所谓人工智能（ArtificialIntelligence；简写：AI），是指以人工方式来构建人类所具备之智慧的技术。只不过，目前能构建与人类智能同等的技术还不不存在，世界上绝大多数的人工智能还是不能解决问题某个特定问题。

本篇文章是在我读者了几本AI的涉及书籍后，所概略征整出的架构，期望让首度认识AI的读者，能利用333口诀，较慢解读AI究竟是什么。一、AI的三次浪潮第一次AI浪潮第一次AI浪潮起于1950～1960年，相接1980年代。

由于经常出现在网络之前，因此又被称作“古典人工智能”。这时期经常出现的“符号主义”与“连结主义”，分别是日后“专家系统”与“深度自学”的雏形。

只不过，虽然当时的成果已能找出积木或非常简单的游戏，却完全无法解决问题简单的问题。第二次AI浪潮第二次AI热潮预示着计算机的普及，经常出现在1980年代。这时期所展开的研究，是以灌输「专家科学知识」作为规则，来帮助解决问题特定问题的“专家系统”（Expertsystem）居多。

然而，纵使当时有商业应用于的实例，应用于范畴却很受限，热潮也因此渐渐消失。第三次AI浪潮第三次AI浪潮则经常出现于2010年代，预示着高性能计算机、因特网、大数据、传感器的普及，以及计算成本的上升，“机器学习”随之蓬勃发展。所谓机器学习（Machineleaning），是指让计算机大量自学数据，使它可以像人类一样识别声音及影像，或是针对问题作出适合的辨别。

二、AI的三大技术较慢理解了AI的发展史后，我们来想到当代人工智能的三大代表性模型：遗传算法、专家系统、类神经网络。1、遗传算法遗传算法（Geneticalgorithm；GA），又称作进化式算法（Evolutionaryalgorithm），是不受达尔文演化论所灵感的人工智能。它利用「适者生存」的规则，将“杰出的个体”想象成“好的答案”，利用进化的方式来找到最佳解。

2、专家系统专家系统（Expertsystem），则是针对预设的问题，事前准备好大量的对应方式。它应用于在很多地方，特别是在是疾病诊断。

只不过，专家系统不能针对专家预先考虑过的状况来打算对策，它并没自行自学的能力，因此还是有其局限性。3、类神经网络从第三次AI浪潮所蓬勃发展的机器学习（Machinelearning）有许多种手法，其中最不受注目的，要数深度自学（Deeplearning）了。所谓深度自学，是利用仿效人脑的“类神经网络”（Neuralnetwork）来自学大量数据的手法。

类神经网络的由来若你去仔细观察脑的内部，不会找到有大量称作“神经元”的神经细胞彼此连接。一个神经元从其他神经元那里接管的电气信号量达某一定值以上，就不会激动（神经冲动）；在某一定值以下，就会激动。激动一起的神经元，不会将电器信号传赠送给下一个连接的神经元。

下一个神经元某种程度不会因此激动或不激动。非常简单来说，彼此连接的神经元，不会构成牵头传送不道德。

我们利用将这种连接的结构来数学模型化，之后构成了类神经网络。类神经网络：深度自学我们可以找到，经模型化的的类神经网络，是由“输出层”（Inputlayer）、“隐蔽层”（Hiddenlayer）及“输入层”（Outputlayer）等三层所包含。另外，自学数据则是由输出数据以及比较不应的准确答案来构成。

以影像识别为事例，为了让AI自学类神经网络的模型，首先必需再行将影像自学数据拆分成像素数据，然后将各像素值输进输出层。拒绝接受了数据的输出层，将像素值乘上“权重”后，之后传输给后方隐蔽层的神经元。隐蔽层的各个神经元不会相加前一层所接管到的值，并将其结果再行乘上“权重”后，传输给后方的神经元。

最后，经由输入层的神经元的输入，之后可获得影像识别的预测结果。为了让输入层的值跟各个输出数据所对应的有错数据大于，不会对各个神经元的输出计算出来出有必要的“权重”值。

这个权重的计算出来，一般是用于“误差推倒传送算法”（ErrorBackPropagation），用于与有错数据之间的误差，从输入层逆推回去。利用各「权重」的调整，来增大输入层的值与有错数据的值之间的误差，以创建出有已完成自学的模型。由于过去类神经网络之间展开传送的权重值无法优化，因此曾有多数研究者对类神经网络的研究所持驳斥态度。

直到2006年，辛顿（GeoffreyHinton）研发出有自动编码器（Autoencoder）的手法，才突破了这项瓶颈。自动编码器是指，在类神经网络的输出层和输入层用于完全相同数据，并将隐蔽层设置于二者之间，藉此用来调整类神经网络之间的权重参数的一种手法。

利用以自动编码器所取得的类神经网络权重参数值展开初始化后，之后能应用于「误差推倒传送算法」，提升多层类神经网络的自学准确度。利用类神经网络，深度自学之后沦为了“只要将数据输出类神经网络，它就能自行取出特征”的人工智能，而这又称作“特征自学”（featurelearning）。

深度自学最擅长于的，是它能识别图像数据或波形数据这类无法符号化的数据。自2010年代以来，如Google、Microsoft及Facebook等美国著名IT企业，都开始著手深度自学的研究。例如，苹果「Siri」的语音辨识，Microsoft搜索引擎「Bing」所不具备的影像搜索等等，而Google的深度自学项目也已多达1，500项。

至于深度自学如此进步的茁壮，要得益于硬设备的提高。图形处理器（GPU）大厂辉达（NVIDIA）利用该公司的图形适配器来提高深度自学的性能，获取链接库（Library）和框架（framework）产品，并大力开办研讨课程。另外，Google也公开发表了框架「TensorFlow」，可以将深度自学应用于数据分析。

三、AI的三大应用于AI应用领域主要可分成语音辨识、影像识别以及自然语言处置等三部分。1、语音辨识语音辨识部分，利用多年来语音辨识竞赛CHiME的研究，早已有了等同于人类的辨识度（CHiME，是针对实际生活环境下的语音辨识，所展开评测的国际语音辨识竞赛）。

此外，Apple、Google、Amazon也陆续明确提出可应用于日常生活的服务，因此其成熟度已超过简单等级。2、影像识别影像识别部分，虽然一般图片的识别有数同相等人类的识别亲率，但动态影像的识别准确度却仍比不上人类，目前还在展开各种算法的测试。其中，影像识别目前最火热的应用于场域非自动驾驶什科了。整个汽车、信息通讯产业都于是以朝着自驾车的方向希望，例如Google持续展开自动驾驶的研究，TOYOTA也在美国成立丰田研究所，可以告诉现阶段的研发已十分相似实用化。

因此，我们可辨别目前影像识别的成熟度是黄玉研究和简单等级之间。3、自然语言处置自然语言处置（Naturallanguageprocessing；NLP），是试着让人工智能能解读人类写的文字和所说的话语。

NLP首先不会分解成词性，称之为之“语素分析”（morphemicanalysis），在分解成出有大于的字义单位后，接着不会展开“语法分析”（syntacticanalysis），最后再行利用“语意分析”（semanticanalysis）来理解含义。输入部分，自然语言处置也与生成文法（generativegrammar）密切相关。

生成文法理论指出，只要遵循规则才可分解文句。这也代表着，只要把规则人组在一起，之后有可能分解文章。

在自然语言处置中，最不具代表性的应用于就是“聊天机器人”（Chatbot）了，它是一种如真人般，可利用文字讯息与人对话的程序。2016年，脸书发售了“FacebookMessengerPlatform”，而Line也发售了“MessagingAPI”，因而促成这种配备NLP技术的聊天机器人沦为注目的焦点。另外，由IBM所研发的华生（IBMWatson），也是应用于NLP的人工智能而出。

华生可以从维基百科等语料库中提取科学知识，自学词汇与词汇之间的相关性。现在，就连软件银行（SoftBank）机器人Pepper也是配备华生系统。

只不过，由于在日常对话中，我们很常省略词句，也不一定会提到时空背景，因此当前的Chatbot尚无法与人类展开天花乱坠的对话。所以说道，现行多数的Chatbot厂商，还是不会限定版对话的环境与应用领域。

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