随着人工智能技术的逐渐火热，作者决定从这篇文章开始记录从零基础到AI算法工程师的学习历程以及相关笔记。希望大家多多支持。

概述：本文主要用于介绍人工智能的应用场景以及人工智能实现拟人化的常见流程。

一、人工智能是什么以及发展历程

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，目的在于使计算机系统能够执行通常需要人类的任务，减少人类的工作量，加快工作效率。

人工智能的发展历程可以分为以下4个阶段（用简短的语言概括）

1.早期概念（1950年代）

1950年，艾伦·图灵提出了“图灵测试”，作为衡量机器是否有智能的标准。

1956年，达特茅斯会议标志着人工智能作为一个学科的诞生。

2.初期发展（1960-1970年代）

早期的AI研究集中在规则系统和专家系统上，这些系统使用硬编码的规则来模拟专家的决策过程。

1970年代，AI 研究经历了“冬天”，由于技术限制和过度的乐观预期，资金减少，进展缓慢。

3.复苏与进步（1980-1990年代）

1980年代，专家系统在商业领域取得了成功，促进了AI的复苏。

1990年代，随着计算能力的提升和新算法的发展，AI逐渐开始应用于更复杂的任务，如自然语言处理和图像识别。

4.现代AI（2000年至今）

2000年代，AI开始取得显著进展，特别是在机器学习和深度学习领域。技术如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）使得AI在视觉和语音识别上取得了突破。

近年来，AI被广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、交通等，并且开始进入日常生活的各个方面，如语音助手、自动驾驶汽车等。

二、学习人工智能的目的

随着时间的推移，第四次工业革命的浪潮悄然而至。人类社会也逐步从机械化、工业化的时代走向信息化、智能化。无论是以适应社会发展为目的，亦或者是以高薪岗位为目的。我们都应该去学习、了解人工智能，作者将从这篇博客开始，与大家一起探索人工智能的宇宙奥秘。

三、人工智能在实际生活中的应用

人工智能已经渗透到生产生活中的方方面面，无论是医疗、教育、交通、物流，还是传统生产制造、金融、农业甚至是军事、游戏，人工智能的声影无处不在，并发挥着越来越重要的作用。

我们常说的人工智能往往分类为三个领域：计算机视觉、自然语言处理、智能机器人

1.计算机视觉的应用

①交通：车牌的识别、道路违章拍照等

②安防：人脸闸机、监控识别等

③金融：刷脸支付、票据内容的识别等

④医疗：医疗影像诊断、医疗信息的识别等

⑤工业生产：产品缺陷的自动检测、工业产品大小的识别等

2.自然语言处理的应用

①机器翻译：自动准确地翻译，消除语言障碍

②信息提取：在海量信息当中提取有效信息

③语言生成：根据上下文语境生成文本内容

④文本分类：识别文本内容，进行自动分类

⑤智能问答：拟人化的问答形式，解决问题

⑥情感分析：识别文本内容，通过上下文分析情感状态

3.智能机器人

智能机器人在生活中有诸多应用，本文不一一列举。作者在这里描述一下未来可能出现的智能机器人，通用人工智能（Artificial General Intelligence）。

AGI具有与人类相似的全面智能和认知能力，与现阶段出现的专用人工智能（Artificial Narrow Intelligence）不同，AGI不仅仅能执行特定的任务，而是能够理解、学习、适应各种任务和问题，并在多个领域表现出智能行为。

通用人工智能的特征：

①广泛的认知能力：能够理解和处理各种类型的信息，涵盖广泛的领域，而不仅仅限于特定的任务。

②学习能力：能够通过经验和学习自主提高自己的能力，而不仅仅是通过预设的规则和算法。

③适应性：能够在面对新情况和挑战时进行调整和改进，表现出灵活性。

④自主决策：能够在缺乏明确指令的情况下作出合理的决策，并能够进行规划和解决复杂问题。

⑤理解和生成自然语言：能够理解和生成自然语言，与人类进行自然的交流。

当然，AGI目前仍处于假设阶段，目前的人类暂时无法实现，是大家对于未来人工智能发展的展望。

四、人工智能的常见流程

所谓人工智能，其实就是让机器模拟人的思考方式进而产生不同的行为。我把这个过程叫做机器的拟人化。

人从新问题中获得经验进而总结规律，通过这个规律来预测未来可能会发生的事情。同样地，通过想机器不断输入新的数据，用不同的数据对机器进行训练，也可以近似达到与我们人类相同的预测未知事物的效果。

正如下图所展示的一样，实现一个人工智能程序可以分为四个步骤：

1.数据输入

将经过处理的数据传入程序当中。通俗地讲，就是将新的知识或者说是新的问题告诉程序，这些数据就是你要学习的东西。

2.训练机器

我们通过算法的设计与调优去训练机器。这也是整个人工智能程序中最核心、最重要的一步。通俗的说，就是让程序通过一系列的数学运算，让它从输入的数据中吸取经验。

3.模型创建

我们通过不同地问题选择相对应的模型进行创建，如线性模型、神经网络等等。这一步相当于让程序从吸取的经验当中总结规律。

4.进行预测

在经过数据输入、训练机器、模型创建之后，程序会输出对未来结果的预测。其中的影响因素有很多，具体如何实现，会在后面的文章中一一陈述。

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