神经网络与人工智能

首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁的，但是他们有什么区别呢？
来一张图就比较清楚了，如下图：

人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。
机器学习：如果一个任务可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也随之增加，那么就认为这个程序可以从经验中学习。
深度学习：其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题。
神经网络：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能有多重要

国内外
2018年Google I/O 大会不同于以往的「多元化」呈现，AI 成为了唯一的主角，皮查伊表示 Google 旗下的 Google Assistant、Android P 和 Gmail 等都已经融入了 AI 技术。

AI 是互联网下一幕，不只是 Google，Facebook、Amazon 和中国的 BAT、TMD（今日头条、美团、滴滴） 和华为小米诸多大小巨头都在战略布局，AI 不只是可以提升现有业务价值（比如对 Google 来说可以提高广告转化率），也可以催生层出不穷的新业务。Google 率先将 AI 带到互联网行业，特别是旗下的 AlphaGo 战胜人类棋手，更是让全世界第一次切身感知到了 AI 的威力。

李彦宏表示，人工智能将会在未来几十年对人类社会产生巨大的影响，带来不可逆转的改变，这已经成为国际社会的共识。如同伦理道德是人类文明数千年发展的重要稳定器，人工智能伦理将是未来智能社会的发展基石。
未来人工智能的发展会深刻地改变每一个行业。在各行各业都有靠技术创新来大幅度降低使用门槛，提升生产效率的机会，这个机会或在未来10到15年就会来临。

人工智能学习阶段

人工智能研究的领域主要有五层：
1、最底层是基础设施建设，包含数据和计算能力两部分，数据越大，人工智能的能力越强。
2、往上一层为算法，如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法，都是机器学习的算法。
3、第三层为重要的技术方向和问题，如计算机视觉，语音工程，自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统，像 reinforcement learning（编辑注：增强学习），或像一些大数据分析的统计系统，这些都能在机器学习算法上产生。
4、第四层为具体的技术，如图像识别、语音识别、机器翻译等等。
5、最顶端为行业的解决方案，如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用，这是我们所关心它能带来的价值。

人工智能的应用场景主要有以下几个方面：

在计算机视觉上，2000 年左右，人们开始用机器学习，用人工特征来做比较好的计算机视觉系统。如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征，扩大了其应用场景，如无人车、电商等领域。

在语音技术上，2010 年后，深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升，像 Siri、Voice Search 和 Echo 等，可以实现不同语言间的交流，从语音中说一段话，随之将其翻译为另一种文字；再如智能助手，你可以对手机说一段话，它能帮助你完成一些任务。与图像相比，自然语言更难、更复杂，不仅需要认知，还需要理解。

在自然语言处理上，目前一个比较重大的突破是机器翻译，这大大提高了原来的机器翻译水平，举个例子，Google 的 Translation 系统，是人工智能的一个标杆性的事件。2010 年左右， IBM 的"Watson"系统在一档综艺节目上，和人类冠军进行自然语言的问答并获胜，代表了计算机能力的显著提高。

在决策系统上，决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升，从 80 年代西洋跳棋开始，到 90 年代的国际象棋对弈，机器的胜利都标志了科技的进步，决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。

在大数据应用上，可以通过你之前看到的文章，理解你所喜欢的内容而进行更精准的推荐；分析各个股票的行情，进行量化交易；分析所有的像客户的一些喜好而进行精准的营销等。机器通过一系列的数据进行判别，找出最适合的一些策略而反馈给我们。

人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Network， ANN) ，通常简称为神经网络，是一种在生物神经网络的启示下建立的数据处理模型。神经网络由大量的人工神经元相互连接进行计算，根据外界的信息改变自身的结构，主要通过调整神经元之间的权值米对输入的数据进行建模，最终具备解决实际问题的能力。通常,人类自身就是一个极好的模式识别系统。人类大脑包含的神经元数量达到10^11数量级，其处理速度比当今最快的计算机还要快许多倍。如此庞大、复杂、非线性的计算系统时刻指挥着全身的获得。当视野中出现张熟悉的人脸时，只需数百毫秒的时间即可正确识别。尽管许多昆虫的神经系统并不发达，但仍表现出极强的识别能力。蝙蝠依靠其声纳系统搜集目标的位置、速度、目标大小等信息，最终实现声纳的回声定位以极高的成功率捕提目标。
一般认为，生物神经并不是一开始就具备这样的识别能力的，而是在其成长过程中通过学习逐步获得的。人类出生后的几年间，大脑接收了大量的环境信息，随着经验的积累，神经元之间的相互关系不断变化，从而完成智能、思 维、情绪等精神活动。

在人类刚刚出生时，其种经元存储的信息相当于一张白纸。 在环境中各种输入信号的刺激下，神经元之间的连接关系逐渐发生了改变，最终对信号做出正确的反应。人工神经网络模型就是模仿生物神经网络建立起来的，但它是对生物神经网络的抽象，并没有也不可能完全反映大脑的功能和特点。事实上神经网络不可能也没有必要达到大脑的复杂度，因为生物大脑的训练过程是生物的整个生命周期，即使建立了与之复杂度相当的网络模型，训练所花费的成本也会令其输出的-切结果失去应有的价值。
在人工神经网络中，最承要的概念莫过于神经元节点与权值。节点对应有向图中的节点，权值表示节点间相互连接的强度，人的神经网络的可塑性表现在，其连接权值都是可调整的，它将-系列仅具有简单处理能力的节点遥过权值相连，当权值调整至恰当值时，就能输出正确的结果。网络将知识存储在调整后的各权值中，这-点是神经网络的精髓。

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