自上世紀(jì) 50 年代以來(lái),，人類對(duì)人工智能前景的想象從未停止過(guò)，計(jì)算機(jī)科學(xué)家創(chuàng)造出更加復(fù)雜的新技術(shù),，也為普通消費(fèi)者打造出一個(gè)令人向往的未來(lái),。雖然對(duì)人工智能的理解幾十年來(lái)一直在變化，但我們也有理由相信人工智能時(shí)代最終會(huì)到來(lái),。那么想要成為一名人工智能開(kāi)發(fā)者,，怎樣才能踏入這一領(lǐng)域呢？

首先要搞清楚,，人工智能到底是什么,？

• 感知——在大量數(shù)據(jù)中鑒定和識(shí)別有意義的物體或概念。比如說(shuō)前方的物體是紅綠燈嗎,？或者它是腫瘤還是普通的身體組織,？

  
  

• 推理——理解更大的語(yǔ)境，然后做出計(jì)劃以達(dá)到目標(biāo),。如果目標(biāo)是避免碰撞,，那么自動(dòng)駕駛車就必須基于汽車的行為、車距,、速度和交通狀況計(jì)算出撞車的可能性,。

  
  

• 執(zhí)行——推薦或者直接啟用最佳的行動(dòng)程序?；谄嚭徒煌顩r分析,，它可以做到剎車、加速或者進(jìn)入安全模式。

  
  

• 自我調(diào)試（adapt）——最終,，我們一定能在每一階段基于經(jīng)驗(yàn)來(lái)調(diào)試算法,，讓它們?cè)絹?lái)越智能。自動(dòng)駕駛算法需要重復(fù)訓(xùn)練來(lái)識(shí)別更多的盲點(diǎn),，將新的變量納入語(yǔ)境中作為參考因素,，并在基于之前的事故來(lái)調(diào)試行動(dòng)。

今天的人工智能達(dá)到了什么程度,？

當(dāng)下,，人工智能是一個(gè)總稱，可以表示任何一種能感知,、推理,、行動(dòng)、自我調(diào)試（adapt）的程序,。開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器的上述行為,。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)算法來(lái)建立一個(gè)模型,，并且隨著時(shí)間的推移接觸到的數(shù)據(jù)越來(lái)越多,，算法也會(huì)不斷提升。現(xiàn)在四種主要類型的機(jī)器學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí),、無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí),、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,，算法學(xué)習(xí)通過(guò)處理和分類大量經(jīng)過(guò)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù),。在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法識(shí)別的是模式并對(duì)大量無(wú)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,，往往比人腦要快得多,。你可以閱讀這篇文章（（https://software.intel.com/en-us/articles/why-should-you-care-about-machine-learning）(https://software.intel.com/en-us/articles/why-should-you-care-about-machine-learning%EF%BC%89)）了解更多機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)。

人工智能的運(yùn)行：機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程

上文討論過(guò),，人工智能可以基于經(jīng)驗(yàn)來(lái)感知,、推理和行動(dòng)。但是,，它們是怎么做到的呢,？下面是機(jī)器學(xué)習(xí)的一般流程。

1. 數(shù)據(jù)獲取——首先需要大量數(shù)據(jù),，可以從任意數(shù)量的數(shù)據(jù)源中收集,，包括可穿戴設(shè)備上的傳感器和其他物體、云以及網(wǎng)絡(luò),。

2. 數(shù)據(jù)聚合與策展——數(shù)據(jù)收集過(guò)后,，就可以進(jìn)行聚合和打標(biāo)簽工作（監(jiān)督學(xué)習(xí)）,。

3. 模型開(kāi)發(fā)——下一步，用這些數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)發(fā)模型,，利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出到達(dá)某種精確度的模型并優(yōu)化其性能,。

4. 模型部署和評(píng)分——模型被部署進(jìn)應(yīng)用中，然后基于新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),。

人工智能開(kāi)發(fā)者的機(jī)遇

人工智能最令人激動(dòng)的地方就是具備變革我們生活觸及的每個(gè)產(chǎn)業(yè)的潛力,，不僅僅是計(jì)算和軟件產(chǎn)業(yè)。它會(huì)像工業(yè)革命,、技術(shù)革命,、數(shù)字革命那樣改造社會(huì)顛覆我們的日常生活,。對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō),，人工智能領(lǐng)域的擴(kuò)張意味著你可以將人工智能的專業(yè)知識(shí)應(yīng)用到你感興趣的領(lǐng)域中。

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