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帶你了解人工智能行業(yè)研究中需要知曉的六大基本概念，理解了這些，就能讀懂基本的行業(yè)報告

人工智能

什么是人工智能？它不是科幻電影中有可能統(tǒng)治人類的天網(wǎng)或超級計算機。簡單理解，所有以非生物形式并展現(xiàn)出智能能力的，都可以稱為人工智能。這里蘊含了兩個概念：1）人工：非生物的，由人類制造出來的；2）智能：不僅僅只是生物的運動、飛行等最為基礎的機械能力，而是具有感知感受、思考、判斷、決策等智能能力的。

值得一提的是，每當一種人工智能技術走入人們的生活，它就似乎失去了“人工智能”這個頭銜，變成一種所謂的“智能設備/產(chǎn)品”。例如，能夠避障和自動規(guī)劃路線的掃地機器人，智能手表等，可能在幾十年前算是人工智能的一種，但是現(xiàn)在卻被人們看得稀松平常。

在人工智能中，有六大必須理解的概念，知道了這六大概念，就能夠串起人工智能發(fā)展趨勢的一條主線了。

六大概念

01

算法

算法，指的是計算機對數(shù)據(jù)進行處理的規(guī)則規(guī)律。最簡單的算法就是我們從小到大學到的各種數(shù)學公式，比如加法算法，a+b。

算法是人工智能技術中最為基礎的組成部分，它定義了人工智能處理數(shù)據(jù)的各種方式和規(guī)則。由于人工智能是基于計算機運行的。

02

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)，指的是能夠被計算機所處理的，對客觀世界的數(shù)字化描述。例如，對于一個人類，ta的數(shù)據(jù)可能包括：身高、體重、年齡、身高、血型、國籍、住址等一系列信息。

數(shù)據(jù)的形態(tài)是多種多樣的，其可能包括各種數(shù)值、文字、圖像、音頻、視頻等。

數(shù)據(jù)對于人工智能非常關鍵，因為當前的人工智能普遍需要從數(shù)據(jù)中學習，并獲得智能能力。如果沒有數(shù)據(jù)，人工智能就是空中樓閣。

03

算力

算力，指的是計算機在單位時間內(nèi)能夠處理任務的能力。沒有足夠強大的算力，人工智能無法在計算機上運行。

早在上世紀80年代，當前深度學習（一種類型的人工智能算法）的基本理論就已經(jīng)發(fā)展起來。但由于當時的計算機性能不夠強大，很多人工智能算法僅僅停留在論文上。直到本世紀初大規(guī)模集成電路的發(fā)展，讓計算機芯片的性能快速增長，過去運行困難的人工智能算法獲得了新生。

到這里，我們講完了人工智能最基礎的三大要素——算法、算力和數(shù)據(jù)。沒有算法，人工智能就不懂得如何從數(shù)據(jù)中學習其中的規(guī)律，沒有算力，人工智能就無法開始學習，沒有數(shù)據(jù)，人工智能就無從學習。因此這三大要素是構成人工智能的最基礎部分。三者缺一不可。

講完了最基礎三要素，人工智能是怎樣誕生的？這需要了解接下來的三個概念。

04

模型

模型，指的是人工智能算法，在強大算力的支撐下，通過學習海量的數(shù)據(jù)而獲得一種規(guī)律。

和算法不同，模型是人工智能學習了數(shù)據(jù)后獲得的，它是智能的核心載體。人工智能需要模型作為系統(tǒng)的“核心”，完成其面臨的任務。

05

訓練

訓練，就是人工智能算法在數(shù)據(jù)中學習一般性規(guī)律的過程。任何人工智能，都需要首先經(jīng)過訓練，訓練得到模型后，模型需要經(jīng)過性能的檢驗，只有達標的模型，才能夠成為合格的人工智能，真正部署在計算機、機器人、智能手機、可穿戴設備等地點，發(fā)揮應有的作用。

06

推理

人工智能訓練完成后，采用訓練過程中沒有使用過的數(shù)據(jù)，令其進行處理并得到恰當?shù)慕Y果，稱為推理。

推理和訓練不同，推理不能使用訓練中用過的數(shù)據(jù)，而是用訓練中沒有用過的數(shù)據(jù)，讓人工智能進行處理，確保即使是面對沒有訓練過的數(shù)據(jù)，模型具有“舉一反三”的能力，完成設定的任務。

人工智能算法通過訓練獲得模型，并通過部署，在各種設備進行推理，便完成了制造（研發(fā)）人工智能的全過程。

這一過程如下所示：