人工智能的3大误区你中招了吗？

人工智能就是机器人

可能是受到科幻小说和电影的影响，我们总是把人工智能和电影中的情节想到一起，《星球大战》、《终结者》等，电影是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感。其实人工智能是个很宽泛的话题，我们日常生活中已经每天都在使用人工智能，只是我们没意识到而已，比如手机里面的语音识别，网站的在线客服，智能家居等等。

谈到人工智能，我们最先想到的可能就是机器人了，但是我们不能够只想着机器人，机器人只是人工智能的容器，机器人有时候是人形，有时候不是，但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。人工智能是大脑的话，机器人就是身体——而且这个身体不一定是必需的。

通俗的说，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。所以人工智能的概念是很宽泛的，我们不能只局限于机器人，认为人工智能就是机器人的智能。

人工智能就是超级计算机

人工智能在上个误区已经介绍过了，可能大家对于超级计算机比较陌生一些。超级计算机是能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑。它和个人电脑的组成差异不大，但规格与性能则强大许多，是一种超大型电子计算机。

至于两者的区别，概括起来说，超级计算机是计算机的一种，人工智能则是以算法或者软件为主用来解决特定问题的解决方案。一般情况下，人工智能是基于普通计算机的运算而完成任务的，它主要用来解决涉及到分析、判断、决策的复杂问题。有时高级的人工智能需要复杂计算机来完成计算，可是这些计算机的计算能力也是不能和超级计算机相提并论的。

上文中所提到过的赢过国际象棋冠军的“深蓝”，它的正常运行也需要特殊设计的计算机硬件，但是它用到的计算机，运算能力也远远比不上同期的超级计算机。

混淆人工智能和机器深度学习的关系

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习的许多方法之一，其他方法包括决策树学习、归纳逻辑程序设计、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。深度学习的灵感来自于大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。

机器学习和深度学习近年来的发展导致了人工智能的巨大飞跃。机器学习和深度学习需要大量的数据来工作，而这些数据正被数十亿的传感器收集到，这些传感器将继续在物联网中联机。改善人工智能也将推动物联网的发展，创造一个良性循环，在这两个领域将大大加速其发展。

来源：量化金融分析师

从入门到精通，量化策略案例实战特训班！

「Python在多平台的应用」

囊括了从主观思路到策略执行的各个步骤，

不遗漏任何关键环节

2018年10月20日-21日，北京清华大学

报名电话/微信：18516600808