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什么是人工智能,从学科和能力两方面
人工智能是使机器做那些由人需要通过智能来做的事情的一门科学。即用机器来模仿人的智能。包括：感知能力，逻辑思维（抽象思维）能力，归纳与演绎，学习，行为能力。人工智能研究思维能力与推理能力（归纳与演绎是推理的方法之一）。
为什么人工智能具有类似人类的学习能力？
人工智能简单的说就是运用了大数据分析的技术，将大量的数据统合进入一个系统当中，然后使用合理的算法之后就可以让设备反馈合适的信息。
大数据是这些年炒得比较火热的概念，其实这里可以参考一下阿尔法狗（围棋机器人）。
阿尔法狗可以说是屠杀一片的围棋高手，这是什么原理？
其实就是因为这些围棋高手的棋路和思路都已经被收集成为数据，然后阿尔法狗在面对棋手的时候就可以直接有针对性的进行分析。
这也就造成了一个人工智能很强大的错觉，如果有没有见过的，那么就会措手不及。
而下面就来说说所谓的学习性。
学习性就是机器可以自我学习，不断成长。
其实通过之前描述了人工智能的原理之后也很好理解，所谓的学习性就是数据的不断收集。
大数据收集之后，需要合理合适的算法来进行数据的处理。
说点最简单的算法来帮助理解好了：
比如你和机器说“你好！”，那么机器接受信息之后将会返回一个：“你好！”的声音。
这是比较简单的，如果是服务型的机器，那么回答可能是：“你好，需要什么帮助？”
而这样的算法经过不断的修正之后就变成了前文提到的“合理合适的算法”。
而这样的算法还可以不断的更正自己的回答，简单来说就类似于不断的重设。
就好像是得到了更多的数据，经过一些计算发现新的“返回值”或者“回答”是更符合需求的，那么就会替换之前的东西。
这就是机器学习的本质，通过数据分析等到更新更准确的答案。
其实和人类也是有本质的差别的，人类可以在自身的角度来思考问题，从而学习新的东西，甚至是创造。
而机器学习，只有先得到数据才可以得到新的答案，没有创新。
什么是人工智能 机器学习 深度学习
人工智能也叫做AI，是计算机学科的一个分支，主要是用来模拟人类的智力的，也是因为拥有智力这一特点，而被广泛使用，常见的有语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等。
机器学习就是人工智能研究和使用的一个分支领域，而它的研究比较倾向于理论性，而目的则主要是让研究的计算机可以拥有学习知识的能力，这样机器学习就可以得到结果不断接近目标函数的理论。机器学习的实用也是很多的，有数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别等等。
深度学习最早出现在人工神经网络的研究中，具有多层次感知器就是一种深度学习的结构，它会经由组合底层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，如果严格来看，人工智能和机器学习是没有关系的，只是机器学习的方法会使用在人工智能需要解决问题时，所以机器学习也可以说是人工智能的一种实现方式。深度学习是机器学习的一个方向，它就是一种神经网络算法的衍生，常会使用在图像、语言等等方面。
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