这属于人工智能吗？_ZNDS问答

testsky

是这样的，我想了解关于什么是人工智能，它的作用是指什么，它与编程的关系是指什么，它一般是怎样运行的。它可以发展什么，它好玩吗？如何去学它，通过什么途径？我也想做出一些像阿尔法狗、跳舞机器人这样的各种各样的有趣的玩意儿。问题有些多，如果您懂点，求科普

不好玩，如果想学可以先自学高等数学，线性代数，凸优化，机器学习，模式识别，python，最好会点程序设计先关比如数据结构，当然学这些的最好方法就是本科学相关专业，比如cs或者ai，你熟练掌握以上这些那只能算一只脚踏进了人工智能的大门。如果目标是设计alphago，那建议找家好点的大学读个研然后学三年，等你可以在顶会上发上那么几篇文章了，那恭喜你，你终于可以看懂alphago的原理，如果你非常优秀，实验室又有足够的资源，那你可以勉强设计alphago中的某个小组件。然后你可能需要读个博或者进到某大厂的ai实验室，你就有机会和一群大佬一起设计类似alphago的bot，当然结果往往是达到了alphago百分之一或者千分之一的性能。然后你就需要继续晋升，等你可以组建公司或者部门了，等你可以调动足够多的物资比如，卡，算力，还有招收足够人力资源，比如各种方面的博士博士后专家，你就可以做一个属于自己的围棋bot，但最终可能性能还是很难逼近alphago，因为alphago需要更多的技术沉淀和优秀人才。

想回答你，又怕误导你，这里就不放链接了。
如果有兴趣可以查看我写的关于仿真大脑的理论文章。
需要声明的是：这是笔者个人的研究方向，不是当下的主流机器学习，仅供参考。

人工智能是指能够使计算机或机器人等能够执行需要智慧才能完成的任务的能力。“人工智能”这一词经常用于发展具有智慧的系统项目，例如模拟人类感知、认知、推理、决策等过程。
人工智能不同于传统的机器人。传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作；而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动、从模式化实行指令、到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
人工智能具备四个要素：
1. 数据：当今社会随时都在产生大量数据。随处可见的手机、电脑、传感器等都在以极快的速度积累数据。这些数据形式不统一，大部分都是非结构化数据。如果这些数据需要传输给人工智能使用，就需要首先进行预处理的操作。
2. 算法：主要分为传统机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法近年来快速发展，更是因为深度学习的成功被大量使用。
3. 算力：人工智能的发展对算力提出了更高的要求，需要很好的CPU或者GPU。两者都擅长浮点计算。一般来说，做浮点计算的能力GPU是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架在GPU之上进行了优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。
4. 场景：成功的技术往往离不开成熟的落地应用场景。人工智能经典的应用场景包括：用户画像分析、基于信用评分的风险控制、智能投顾、智能客服机器人、机器翻译、人脸识别等。
入门人工智能往往需要很多知识：

一般至少要掌握一门语言，可以不是python，但最好是python。Python因其语言简洁、功能强大，而广受欢迎。
其次需要学习机器学习、深度学习等专业知识。

人工智能其实就是让机器能够处理需要人类智慧才能处理的任务。
机器是不能直接理解人类语言与命令的，这就需要我们用编程去实现。
那么为了让机器理解我们希望它能做什么，就需要去学习至少一门编程语言（推荐Python），然后学习机器学习、深度学习等知识，同时可能需要补充一些高等数学、线性代数、概率论的知识。

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