在我们的日常生活中，几乎随处可见AI和机器学习这些术语。但，绝大多数人并不明白什么是AI。
希望当你阅读完这篇文章后，会对AI和ML的基本知识有更多的了解和认识。更重要的是明白什么是深度学习，以及这类最热门的技术如何运作。
一、人工智能概念
人工智能(Artificial Intelligence，AI），人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
二、人工智能的研究内容
人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
1）知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
2）常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
3）问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
4）搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A、AO算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
5）机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
6）知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。
三、人工智能产业及其生态
按产业链结构划分，人工智能可以分为基础技术层、AI技术层和AI应用层。
基础技术层主要聚焦于数据资源、计算能力和硬件平台，数据资源主要是各类大数据，硬件资源包括芯片研发、存储设备开发等。
AI技术层着重于算法、模型及可应用技术，如计算智能算法、感知智能算法、认知智能算法。
AI应用层则主要关注将人工智能与下游各领域结合起来，如无人机、机器人、虚拟客服、语音输入法等。
1、基础技术层
1.1 大数据
数据资源是机器学习训练的基本素材，通过对于数据的学习，机器能不断积累经验和优化决策参数，逐渐变得更贴近人类智能。
从数据流动方向的角度来看，大数据的产业链可分为底层平台、处理分析、应用三个层次。底层平台由基础设施与数据资产池构成，主要提供数据采集、分享和交易服务，处理分析则是在原始数据的基础上对数据进行清洗后以不同方式呈现。在数据处理分析的基础之上，挖掘各行业的数据需求，最终为用户提供服务。
根据数据应用程度不同，大数据产业链下各参与方功能可细分为数据标准与规范化、数据采集、数据安全、数据储存与管理、数据分析与挖掘、数据运维和数据运用七个方面。
1.2 计算能力和硬件平台
数据资源、核心算法、运算能力是人工智能的三大核心要素。随着全球移动互联网和物联网等快速发展，人类可获取利用的数据正以爆炸式增长。海量的大数据通过最新的深度学习技术将为人工智能的发展与应用带来难以估量的价值，而运算能力提升是人工智能发展的前提保障。其中，芯片是运算能力的核心。
就目前而言，AI 芯片主要类型有GPU、FPGA、ASIC和类人脑芯片四种。
2、AI技术层
AI技术层主要着眼于算法、模型及可应用技术。
2.1、按照智能程度不同，人工智能可分为运算智能、感知智能、认知智能三个阶段。
2.1.1、运算智能，即快速计算和记忆存储能力，在这一阶段主要是算法与数据库相结合，使得机器开始像人类一样会计算和传递信息；
2.1.2、感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，在这一阶段，数据库与浅层学习算法结合，使得机器开始看懂和听懂，并做出判断、采取行动；
2.1.3、认知智能，即能理解会思考的能力，这一阶段主要是采用深度学习算法，使得机器能够像人一样思考，主动采取行动。
2.2、根据数据类型的不同，对一个问题会采用不同的建模方式，即学习方式。按照学习方式来分类，人工智能算法可以分为传统机器学习和神经网络算法，其中传统机器学习目前又可细分为监督式学习、非监督式学习、半监督式学习、强化学习。
2.3、AI技术层可以分为框架层和算法层，其中框架层指TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统，算法层指的是对数据的处理方法。