单元1
普通人也看得懂的人工智能、机器学习、深度学习
人工智能[Artificial Intelligence（AI）]顾名思义是指由人造机器表现出来的智能，简单来说是利用计算机模拟人的思维，进而模仿人类的行为与能力。早期的人工智能因为计算机效能的限制，无法被应用于解决现实生活中的问题，所以，大众虽然一直听到AI相关研究在不断发展进步，但始终觉得这似乎与自己无关。
直到谷歌旗下的公司“深度思维”（DeepMind）开发的人工智能围棋软件AlphaGo击败了人类顶尖棋手，AI才渐渐广为人知。当时AlphaGo的成功，使许多人开始觉得AI离生活越来越近，再加上AI这个话题不断被炒作，人们产生了AI什么都能做的错觉。当时网络上开始流传计算机很快就会像电影《终结者》一样拥有超高智慧，控制世界并把人类灭绝。但在我看来，光是让计算机辨识各式各样的杯子就很困难了，如果计算机要像电影里一样懂得思考并控制人类，暂且不说能否实现，但至少还需要非常长的时间。将电影中的剧情当作一种娱乐就好了，不要自己吓唬自己。
接下来，我将用最浅显的文字让你搞懂人工智能、机器学习与深度学习。
人工智能、机器学习、深度学习的历程
人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习，其中人工智能出现的时间最早，如图1-1-1所示。
图1-1-1
从图中可以看到，人工智能是一个很大的集合，机器学习只是其中的一个集合，而在几年前很热门的深度学习也只是机器学习中的一个小集合。
人工智能、机器学习、深度学习的定义
对于以上三个概念的定义，维基百科是这么说的：
人工智能
人工智能可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”即由人设计，被人创造、制造。关于什么是“智能”，存在较多争议。这涉及其他诸如意识、自我、心灵，包括无意识的精神等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是被普遍认同的观点。但是我们对自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解得很少，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”。因此，人工智能的研究往往涉及对人类智能本身的研究。
机器学习
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。
深度学习
深度学习是人工智能中的一种方法，可指导计算机以受人脑启发的方式来处理资料。深度学习模型是一种可识别图片、文字、声音和其他资料的复杂模式，借此产生更准确的洞察和预测。可以用深度学习的方法将通常需要人类智慧的任务自动化，例如描述影像或将声音档案转录为文字。
我们可以将以上定义再进行简化。
·人工智能：计算机模仿人类思考进而模拟人类的行为与能力。
·机器学习：从资料中学习的模型架构。
·深度学习：利用多层的非线性学习资料表征。
如果我再把它们解释得简单通俗一些，则可以定义为：人工智能就是模拟人脑要做的事；机器学习与深度学习就是处理资料分析的方法，让计算机学习如何模拟人类思维。
机器学习与深度学习的差别
了解定义后，我会用如何判断猫和狗作为例子，来说明机器学习与深度学习的差别。
机器学习
先将所有猫和狗的资料经由人类知识进行判断，再从资料中提取一些特征资料，比如猫或狗的形状、身上的纹路、声音分类等。接着提取资料中的学习模型，然后AI用这些学习模型去判断猫和狗。如图1-1-2所示。
图1-1-2
深度学习
不需要经过人类知识进行特征提取，AI的多层结构神经网络会自行从大量的资料中提取特征资料。所以猫和狗的特征差异是模型自行从你给的资料里学习提取的。如图1-1-3所示。
图1-1-3
问你一个问题，如果机器学习或深度学习模型建立好了，接着将一张鸡的照片放进去，你觉得机器学习或深度学习模型会将它判断成什么？AI会认为这是鸡吗？
答案是：AI会判断为猫或狗，绝对不会是鸡，因为在建立模型的时候从来没有给过它鸡的照片，也没有跟模型说什么是鸡。所以机器学习或深度学习给的答案，是根据模型建立者给的答案和类别来的，如果从来没跟模型说过这是鸡，那绝对不会得到鸡这个答案。
看了以上的介绍，再回到击败人类顶尖棋手的AlphaGo，你还觉得它会变得像“终结者”一样懂思考并控制人类吗？我相信目前绝对不会。如果给AlphaGo下棋以外的信息，即使它没死机，也只能以棋谱回应吧。
