如何快速掌握人工智能的相關知識？

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人工智能這個概念，最早是由圖靈測試來引出的在達特茅斯討論會中定下了人工智能這個名詞的定義。

最早在上個世紀50年代掀起的第一輪的人工智能熱潮，當時出現了一些簡單的自然對話程序和早期的人形機器人。這些成就讓當時的科學家們信心暴增，他們提出了20年內制造出能夠全面模仿人類的機器，結果當然是失敗了。

第二輪人工智能的熱潮出現在上個世紀80年代，當時出現了專家系統和神經網絡計算的方法。

所謂專家系統是一種基于一種特定的規則來回答特定領域問題的程序系統。愛德華費根鮑姆被稱為專家系統之父。

第三輪人工智能的熱潮，就是現在這個時代。

所謂人工智能就是通過機器來模擬人類認知能力的技術，它包括感知，學習，推理與決策等等方面。

如果從應用的角度來說，人工智能的本質就是根據給定的輸入來作出判斷或者是預測。

比如說可以通過輸入的照片來判斷照片里的內容是什么，通過輸入的音頻來判斷音頻里面的內容是什么，通過輸入醫學影像來判斷疾病的生成以及原因，通過收入的購買記錄來預測用戶的興趣，從而給用戶推薦合理的產品，或者是通過輸入股票的價格及交關交易信息來預測未來的股票價格趨勢。

這些都是人工智能的一些具體應用。

人工智能與專家系統不同之處在于，專家系統的規則是由人工來定義的，這種定義既耗時又難于定義完全。而人工智能系統的規則是由機器自主學習得來的。

所以說機器學習是目前人工智能領域的主流方法。

機器學習目前可以分為兩個方面，第一個方面是從數據中進行學習，他可以從已知的數據中學習數據中蘊含的規律或者判斷規則。

數據學習可以分為監督學習，半監督學習和無監督學習。

監督學習的樣本帶有預測量的真實值，也就是監督信息。

無監督學習提供的樣本預測量的真實值，也就是說樣本不提供監督信息。

半監督學習是小部分的樣本，帶有真實值，也就是說小部分的樣本帶有監督信息。

第二個方面就是從行動中來學習。主要是通過強化學習來獲得策略，從而指導行動。

它與從數據中學習不一樣，它不是獲得特定的規則而是獲取一種策略，這種策略來使每一次行動獲得最大的收益。

以上就是人工智能的一些基本的知識。擁有這些知識已與一些所謂的專家進行交流，絲毫不存在困難的，如果你喜歡就在下面點個贊或者關注，我們可以繼續討論人工智能相關方面的知識和話題。