AI意味着能够推理的机器（amachinethatcanReason）。AI的更多特征如下（来源自DavidKelnar）：
●推理（Reasoning）：通过逻辑推理来解决问题的能力。
●知识（Knowledge）：呈现有关世界的知识的能力（理解世界上存在某些物体，事件和状态；理解这些要素具有属性；以及理解这些要素可以分类）。
●规划（Planning）：设立目标及实现目标的能力
●交流（Communication）：理解书面语言和口语的能力。
●感知（Perception）：从视觉图像，声音以及其他感官输入推断有关世界的事物的能力。
AI的终极目标是通用的人工智能，它允许机器在普通的人类环境中独立运行。我们今天看到的主要是狭隘的AI（例如NEST恒温器）。AI正在快速发展。目前已有一系列的技术在驱动AI。这些技术包括：图像识别和自动标记，面部识别，文本-语音，语音-文本，自动翻译，情感分析和图像、视频、文本、语音的情感分析。资料来源：BillVorhies。
深度学习算法的进步推动了AI。深度学习算法可以在没有特征的先前定义的情况下检测模式。它们可以被看作是一种混合形式的监督学习，因为仍然需要使用大量的示例训练网络，但不需要预先定义示例的特性（features）。深度学习网络由于算法本身的改进和硬件能力的提升（尤其是GPU）而得到了巨大的进步。
最后，从广义上说，机器学习这个术语意味着可以应用于数据集以找到数据中的模式的任何算法应用。包括有监督，无监督，分割（segmentation），分类或回归等算法。
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