普适化理解人工智能

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前阵子熊大发表的“AI是个什么鬼”（戳此处回顾）引起了熊粉不小的讨论。

本文来自于“北京明天高软科技有限公司”的田冠豪数据分析师，对于人工智能给出了非常独到的见解。也欢迎熊粉们向狗熊会投稿，发表自己的见解。

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如今技术的发展异常迅猛，媒体们毫无节制的追捧更是间接导致了一波又一波的风口，使得人们焦虑不堪，一个风口没赶上另一个风口又吹来，一个风口还没起来，另一个风口早已是一片红海。云计算、大数据、机器学习刚过去，现在又吹来了“人工智能”风。

在人人皆智能的时代，机器取代人力的论调层出不穷，甚至国家都把人工智能上升到战略高度。但何为“人工智能”却很少有人认真的思考过，没有定义做起事情就会迷茫，这也是创作本文的动机。

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“智能”=“智慧”+“能力”

百度百科给“智能”的定义是“智慧”+“能力”。对应到人身上，可以理解为大脑提供了智慧来指挥人体的各部分运作，肢体提供了行动的能力来响应大脑的智慧。我们可以把同时具备这两种能力的系统称为智能系统，把只有一种或两种都有但较薄弱的称为具备了一定智能的系统。

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“机器学习”等技术赋予了系统智慧

在这里我们朴素的将协助或代替人脑的能力称为“智慧”。以logistics、SVM、CNN、LSTM为代表的机器学习算法是从数据中提炼规则并输出我们想要结果的技术，可以实现回归、分类等功能。将其实现到某个系统中就可以称其具备了一定的智慧。例如可以预测违约的征信系统，可以识别人脸的人脸识别系统。值得注意的是，机器学习是赋予系统智慧的核心技术但不是唯一技术。

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“自动化”等技术提供了系统能力

以机械自动化、嵌入式、计算机为代表的自动化技术为机器学习算法提供了载体和行动的能力，可以是有形的硬件也可以是无形的软件。我们可以通过人脸检测算法让摄像头自动聚焦人脸，也可以通过推荐算法让网络上的商品实现精准推荐，甚至可以通过更加高级的算法实现车辆的自动驾驶。但无论如何，算法都需要载体而非独立存在的。

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“人工智能”是自动化的进一步发展

很多哲学问题的本质都是文字的局限性导致的。传统自动化技术可以自动的实现既定的功能，用以减少人力的介入，提高效率。而机器学习技术是利用计算机算力协助或代替人脑的技术。从根本上，二者的目的都是为了减少人力提高效率而产生的自动化系统。虽从概念上可以将二者分开，但其实相辅相成，因此可以将“人工智能”技术看作自动化的进一步发展。

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