人工智能一個現(xiàn)代生活里很常見的名詞，大多數(shù)人對其的印象停留于電影，覺得人工智能無所不能，甚至害怕人工智能有一天會統(tǒng)治世界。

說起來人工智能現(xiàn)在已經(jīng)很常見了，從2011年siri誕生開始，人工智能其實就已經(jīng)悄悄走進了大眾的領(lǐng)域。到后來的阿法狗，訊飛語音輸入法，小愛同學，微軟小冰，天貓精靈，這些東西在以前看起來都神奇得不可思議，一個音響居然可以開口對你說話，而且你問的它都答得八九不離十，像個真人一樣。

但我覺得人工智能沒有那么神奇，所有的神奇效果只是多個技術(shù)的組合而已，把它拆開后，就能發(fā)現(xiàn)其實一點也不困難，技術(shù)就是這樣，剛出來的時候令人驚嘆，用多了就覺得見怪不怪。

我們首先可以去了解組成一個人工智能需要哪些東西。人工智能常見的技術(shù)有機器學習，語音識別，語義識別，計算機視覺，自動駕駛，機器人等。比如常見的語音助理，就包含了語音識別與語義識別兩種技術(shù)。

這些技術(shù)聽起來很好懂的樣子，實際也不難。

語音識別就是識別一段語音的內(nèi)容，每段語音都有其特定的頻率，通常情況下，特定語音的發(fā)音是相似的，就像我們用鋼琴和小提琴彈奏同樣一段音樂一樣，它們的音色不同，但他們的旋律是一樣的，所以可以聽出來多瑞咪發(fā)嗦，計算機在識別一段語音的時候，就是把語音的內(nèi)容當做是一段音樂來分析，這一句話的旋律可以與哪幾個字匹配，那一句話可以與哪幾個字匹配。這樣匹配匹配著，文字就出來了，所以即使每個人的發(fā)音不同，但說話的發(fā)音是相似的，那就可以識別出來了，代表產(chǎn)品——訊飛語音輸入法，識別率已經(jīng)高達98%，一百個字里錯一兩個字人工智能，完全不影響閱讀，我們甚至已經(jīng)可以在各大會場，看到由訊飛聽見或者搜狗聽寫產(chǎn)出的字幕。

語義識別這個就比較難了，語音轉(zhuǎn)成文字了，那文字包含的意思是怎么出來呢。這個其實在搜索引擎上很常見，我們通常去搜索一段文字的時候，會把一段文字拆成一個個詞語，再通過搜索哪些內(nèi)容與這些詞語相匹配，從而得到搜索引擎的結(jié)果。一段文字表達的意思也是一樣人工智能，比如今天天氣怎么樣，計算機就會拆成今天，天氣，怎么樣三個，再根據(jù)匹配到的內(nèi)容，給以回答，通常這種都是程序設計好了的特定語句回答，工程師們會在數(shù)據(jù)庫提前設置好大多數(shù)場景用的到的語句，以便于根據(jù)對應的情況調(diào)用。同時，機器學習算法，會根據(jù)數(shù)據(jù)檢查大量的相同對話場景，并且篩選出想要的結(jié)果。這時候的回答通常能對應上，但有時候也會驢唇不對馬嘴。這時候就要依靠對結(jié)果的挑選，幫助機器學習理解出哪些回答更容易正確。

這么說，機器學習會像學習圍棋一樣，篩選出大量可行的下法，但如果你告訴了它哪種下法更準確，那么它就越來越清楚哪種下法贏的可能性高，從而挑選出準確度更高的結(jié)果。

計算機視覺和識別語音一樣，每張圖片都有自己特殊的內(nèi)容排列方式，如果相同的物體，它在圖片上的內(nèi)容排列方式是相似的，機器學習算法就是要找到這些相似之處，并且把它歸類，下一次碰到相同的數(shù)據(jù)，再把它識別到這一類里，如果你指正它識別的正確與否，它經(jīng)過學習之后，會更加清楚哪些是正確的，哪些是錯誤的，識別的準確率也會大大提高。而當數(shù)據(jù)量與處理能力到達一定的量級的時候，電銷機器人甚至不需要你去標記出哪些是正確的，哪些是錯誤，它就能自發(fā)的去尋找相同類型的圖片。并且再從其他的地方找出類似的圖，2012年，谷歌動用16000個處理器的機器學習網(wǎng)絡，就已經(jīng)可以自發(fā)的找到貓的圖片。而現(xiàn)在，這項技術(shù)已經(jīng)被應用到各個地方。電銷機器人里的人物相冊，拍照美圖軟件的人臉識別，火車站，支付寶的刷臉支付，都是其技術(shù)發(fā)展的重要標志。

自動駕駛自動駕駛嚴格意義上來說，不是一門技術(shù)，而是多項技術(shù)的合并場景。但由于這個技術(shù)的應用場景過于廣泛而且前景巨大，被歸為一類熱門技術(shù)，吸引了大量的人才去鉆研，去創(chuàng)造。自動駕駛技術(shù)，說小，可以用到家用掃地機上，說大，可以應用到飛機，輪船，火車，汽車上。它采用了哪些技術(shù)呢？雷達，紅外探測，計算機視覺，GPS定位，這些技術(shù)，平時我們理解它的時候，以為它只能查看，但經(jīng)過人工智能算法的處理之后，它相當于給了汽車一雙眼睛和耳朵，讓汽車可以感知到世界并且給予對的判斷，比如雷達檢測到前方有車，而車右側(cè)馬路很空，汽車可以自行變道，比如紅外檢測到前方車輛溫度異常，于是減速遠離，避免出現(xiàn)前方車輛起火而相撞的事情，汽車識別到的場景越多，數(shù)據(jù)量越龐大，那么行駛的可靠性就會更高。汽車有了這些先進的自動傳感技術(shù)，再結(jié)合上機器學習的算法，自動駕駛的可能性會變得無比的高，如果未來的某一天，自動駕駛出事故的概率比人工駕駛的概率要低了，或許就可以通過法律的批準，然后真正的得到上市，到時候的汽車，可能就沒有駕駛員了。目前，已經(jīng)有沒有駕駛員的自動駕駛汽車，在一些園區(qū)、學校、甚至機場進行測試運客，也有很多的學校，有無人快遞車進行投送，我相信，自動駕駛普及到生活的這一天離我們不遠了。

機器人機器人與自動駕駛一樣，也是多項技術(shù)的合并場景，而且根據(jù)各個場景，所使用的傳感器，處理方式，活動裝置各不相同，無人機就是機器人分類下的一種，雖然無人機目前大多數(shù)由人類自己遙控，但無人機上仍然搭載了很多優(yōu)秀的智能技術(shù)，如自動識別前方物體來進行避障；自動識別水面從而避免落水。這使無人機從一個專業(yè)的技術(shù)，變成了大眾可以使用的普通技術(shù)，現(xiàn)在很多攝影師，使用無人機進行航拍攝影，就是因為這項技術(shù)的普及使得操作變得簡化、大眾化、平民化。不過機器人更廣泛的應用場景，應該在工業(yè)，農(nóng)業(yè)這些需要龐大勞動力的地方，現(xiàn)在工廠的自動化流水線，經(jīng)過稍加改造，就可以成為智能的機器人生產(chǎn)流水線，通過機器的識別的精細度與操作的精準度，能大大提高生產(chǎn)效率，提升產(chǎn)品質(zhì)量，并且提供優(yōu)化與解決的方法。

得益于計算機算力的進步與網(wǎng)絡的發(fā)展，機器學習，神經(jīng)網(wǎng)絡，區(qū)塊鏈，AR/VR，大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)，云計算，這些技術(shù)的發(fā)展前途得到了突飛猛進，以至于人工智能成為了未來世界里絕不可忽視的問題。它帶來的影響力是深遠的，它拋開了人類傳統(tǒng)里由自主制定規(guī)則的程式化運作，擁抱了數(shù)據(jù)與機器學習的智能化運作，很多人類下意識的動作，相似的人類思維的方式，相同問題的解決方法，人工智能都可以得出一個當時最優(yōu)解，比起依靠認知與經(jīng)驗的人類來說，只要機器的算法足夠的好，出錯率足夠的低，那未來生活將會變無比神奇而美好，這也是我相信人工智能會改變世界的運行規(guī)則的原因。