解讀人工智能技術以及國內產業鏈現狀

　　物聯網、大數據、人工智能等科技熱詞這幾年似乎每天都在科技頭條中輪番出現，到底哪一種技術對人類社會的發展有更大的推動作用呢?不知道有沒有人有這樣的疑惑，事實上，它們都是未來的趨勢，彼此之間并不矛盾。

　　有人說，萬物互聯的時代，大數據是未來的新石油。怎么去理解這一句話呢?我們知道，物聯網技術主要是實現物理世界(現實世界)和信息世界的融合，從而獲取到現實世界海量、動態、多態以及關聯的數據。而大數據概念，正是對于這些數據的抽象描述，通常是指大小已超出傳統意義的尺度，并且軟件工具難以捕捉、存儲、管理與分析的數據。再者就是人工智能技術，它是建立在大量數據的基礎上的一門技術，可以讓機器像人一樣去思考。

　　說到人工智能，就不得不提到機器學習和深度學習。很多人對此不是很了解，在這里我就用一張表示集合的圖來直觀地描述下三者的關系。

　　圖1 機器學習是人工智能的一個分支，而深度學習又是機器學習的一個分支

　　人工智能、機器學習、深度學習技術的辨析

　　1、人工智能

　　圖2 人工智能——讓機器像人一樣思考

　　人工智能技術是1956年提出的，被認為是21世紀三大尖端技術之一，是對人的思維和意識的信息過程的模擬。人工智能的概念很寬泛，從表面上可以理解為讓機器像人一樣能思考并解決問題。其實，人工智能核心技術包括很多的方面，推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。

　　通常情況下，我們按照實力將人工智能分為以下三大類：

　　弱人工智能：擅長于單個方面的人工智能。比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數據，它就不知道怎么回答你了。

　　強人工智能：人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多。

　　超人工智能：超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強數倍的，而最終能否實現，業界并無統一說法。

　　人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮其具體的結構是否與人類大腦相似或相同。另一種是模擬法，它不僅要看最終呈現的結果，還要求其結構也與人類大腦相似或相同。

　　2、機器學習

　　圖3 機器學習常見算法圖形表示

　　機器學習考察計算機如何基于數據學習。其主要研究領域之一是，計算機程序基于數據自動地學習識別復雜的模式，并做出智能的決斷。機器學習是一個快速成長的學科，在這里，我們為大家介紹一些與數據挖掘相關的經典的、機器學習問題。

　　監督學習：基本上是分類的同義詞。學習中的監督來自于訓練數據集中被標記的實例。

　　無監督學習：本質上是聚類的同義詞。學習過程是無監督的，因為輸入實例沒有類標記。

　　半監督學習：是一類機器學習技術，在學習模型時，它使用標記的和未標記的實例。在一種方法中，標記的實例用來學習類模型，而未標記的實例用來改進類邊界。

　　主動學習：是一種機器學習方法，它讓用戶在學習過程中扮演主動角色。主動學習方法可能要求用戶對可能來自未被標記的實例集或由學習程序合成的實例進行標記。給定可以標記的實例數量的約束，目的是通過主動地從用戶獲取知識來提高模型的質量。

　　3、深度學習

　　圖4 深度學習是一種新的思維方式

　　深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠的應用場景和未來。

　　到了當下，經過深度學習技術訓練的機器在識別圖像時比人類更好，比如識別貓、識別血液中的癌細胞特征、識別MRI掃描圖片中的腫瘤。