人工智能的定义
人工智能是指通过计算机模拟人类智能，以达到类似人类智能的表现和行为的技术和理论。通俗地说，人工智能就是让计算机具有像人类一样的思考、判断、决策、学习、交流等能力。人工智能的研究范围极广，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等多个方向。
人工智能的起源
1、萌芽期
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵提出，指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
进行多次测试后，如果被测试者机器让平均每个测试者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，我们已远远落后于这个预测。
2、成长期
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在达特茅斯（Dartmouth）大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
人工智能的发展
人工智能的发展历程可以分为以下几个阶段：
- 前人工智能时期（1950年代）
人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代，当时计算机的出现为人工智能的发展奠定了基础。1956年，美国麻省理工学院、卡内基梅隆大学、IBM等机构联合举办了第一次人工智能研究会议，标志着人工智能正式成为一个学科领域。 - 符号主义时期（1960年代-1980年代）
符号主义是人工智能的一个重要分支，它认为人工智能的核心在于符号处理。在这个阶段，人工智能研究的主要方向是逻辑推理、知识表示和自然语言处理等。1961年，人工智能的先驱者约翰·麦卡锡提出了“人工智能”这个术语。但是，符号主义的局限性逐渐显现出来，符号处理需要大量的人工干预，而且处理复杂的现实问题时很难找到可靠的规则。 - 连接主义时期（1980年代-1990年代）
连接主义是人工智能的另一个重要分支，它认为人工智能的核心在于神经网络。在这个阶段，人工智能的研究方向逐渐转向了模式识别、机器学习和深度学习等。1986年，加拿大科学家杰夫·希尔提出了反向传播算法，开启了神经网络的发展之路。 - 统计学习时期（1990年代-2000年代）
统计学习是机器学习的一个分支，它认为人工智能的核心在于概率和统计模型。在这个阶段，人工智能的研究方向逐渐转向了基于数据的方法，如支持向量机、决策树、随机森林等。2006年，加拿大计算机科学家杰夫·辛顿提出了深度置信网络，标志着深度学习的崛起。 - 深度学习时期（2010年代至今）
人工智能的技术分类
人工智能的技术分类可以分为以下几个方面：
- 机器学习
机器学习是人工智能的基础技术之一，它是指通过机器学习算法，让计算机从数据中自动学习知识和经验，以实现智能化的目的。机器学习主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和增强学习等。 - 深度学习
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经元来学习数据的特征表示，从而实现对复杂的高维数据的建模和处理。深度学习已经成为人工智能技术的主流之一，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、强化学习等领域。 - 自然语言处理
自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的技术。自然语言处理主要包括语言模型、文本分类、信息检索、机器翻译等方面。 - 计算机视觉
计算机视觉是指让计算机能够理解和处理图像和视频的技术。计算机视觉主要包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等方面。 - 机器人技术
人工智能三要素
数据、算法、算力被称为人工智能的三要素。
1.数据
在我们的生活中充满着各种各样的数据，坐地铁会留下进出站的信息，去图书馆借书会留下借书的信息，在学校学习会留下电子成长档案(包括我们的身高、体重、课程表等信息)，以上信息都是数据。
人们总以为数据就是数字，实际上，数据除了包括狭义上的数字，还包括任何可以表达一定意义的符号。
数据类型包含文本、图像、音频、视频等。
目前数据呈爆发式增长，因此这个时代也被称为大数据时代。大数据具有四大特征：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型、低价值密度。
2.算法
算法是解决问题、实现目的的方法和过程。
简单地理解，算法就是完成某一个问题的具体方法。如利用数学知识求两地之间的距离，这个计算的方法和过程就是一个算法。
“不管黑猫白猫，能捉老鼠的就是好猫”，解决同一个问题，当然可以用不同的算法，而一个算法的优劣将影响数据处理的效率。虽然解决一个问题的算法有好多种，但是一般会选择最好的那种，即为最优算法。
一般来说，算法具备以下的特点：
有穷性(Finiteness) ：算法必须能在执行有限个步骤之后终止。
确定性(Definiteness) ：算法的每一个步骤必须有确切的含义。
可行性(Effectiveness)：算法中每一个步骤都是要能够实际做到的而且是在有限的时间内完成。
我们说的机器学习、人脸识别等其实都是基于算法实现的。新的算法不断被提出，让人工智能拥有更多可能性。
3.算力
算力通常表示计算机的计算能力。
算力的提升可以认为是个系统工程，不仅涉及诸如芯片、内存、硬盘等所有硬件组件，而且要根据数据类型的应用所处的实际环境对计算架构、对资源的管理和分配进行优化。
想象一下你是否有这样的经历，当计算机在处理某个复杂任务(比如视频编辑)时，突然死机了，卡住了，就可以认为是计算机的算力还不够。当然，并不是所有死机都是因为算力不足。
最初代的电子计算机“ENIAC”每秒可进行5000次加法运算，现今最快的超级计算机“富岳”（日本）每秒可进行44.2亿亿次运算，我国构建的76个光子的量子计算机“九章”每秒计算速度又是“富岳”的100亿倍。
对超级计算机的建设和量子计算机的研究，体现了人类对算力提升的不断追求。
人工智能硬件算力的核心是计算机芯片，其中人工智能芯片的主要类型如下：
GPU(图形处理器) ：进行图形、图像相关运算工作的微处理。
FPGA(现场可编程门阵列) ：专用集成电路领域中的一种半定制电路，可编程、可升级、可迭代。
ASIC(专用集成电路) ：应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路，比如专用的音频、视频处理器。
类脑芯片：人工智能芯片中的一种架构。它是模拟人脑进行设计的，相比传统芯片，在功耗和学习能力上具有更大优势。
数据、算法、算力是人工智能中必不可少的驱动力，随着三大关键技术的不断更新升级，人工智能未来可期。
