人工智慧開發者的入門指南

自上世紀 50 年代以來，人類對人工智慧前景的想像從未停止過，計算機科學家創造出更加複雜的新技術，也為普通消費者打造出一個令人嚮往的未來。雖然對人工智慧的理解幾十年來一直在變化，但我們也有理由相信人工智慧時代最終會到來。那麼想要成為一名人工智慧開發者，怎樣才能踏入這一領域呢？

首先要搞清楚，人工智慧到底是什麼？

感知——在大量數據中鑒定和識別有意義的物體或概念。比如說前方的物體是紅綠燈嗎？或者它是腫瘤還是普通的身體組織？

推理——理解更大的語境，然後做出計劃以達到目標。如果目標是避免碰撞，那麼自動駕駛車就必須基於汽車的行為、車距、速度和交通狀況計算出撞車的可能性。

執行——推薦或者直接啟用最佳的行動程序。基於汽車和交通狀況分析，它可以做到剎車、加速或者進入安全模式。

自我調試（adapt）——最終，我們一定能在每一階段基於經驗來調試演算法，讓它們越來越智能。自動駕駛演算法需要重複訓練來識別更多的盲點，將新的變數納入語境中作為參考因素，並在基於之前的事故來調試行動。

今天的人工智慧達到了什麼程度？

當下，人工智慧是一個總稱，可以表示任何一種能感知、推理、行動、自我調試（adapt）的程序。開發者可以通過機器學習和深度學習兩種方式來實現機器的上述行為。

在機器學習中，從數據中學習演算法來建立一個模型，並且隨著時間的推移接觸到的數據越來越多，演算法也會不斷提升。現在四種主要類型的機器學習：監督學習、無監督式學習、半監督學習和強化學習。在監督學習中，演算法學習通過處理和分類大量經過標籤的數據來識別數據。在無監督學習中，演算法識別的是模式並對大量無標籤的數據進行分類，往往比人腦要快得多。你可以閱讀這篇文章（（https://software.intel.com/en-us/articles/why-should-you-care-about-machine-learning）(https://software.intel.com/en-us/articles/why-should-you-care-about-machine-learning%EF%BC%89)）了解更多機器學習的知識。

人工智慧的運行：機器學習的工作流程

上文討論過，人工智慧可以基於經驗來感知、推理和行動。但是，它們是怎麼做到的呢？下面是機器學習的一般流程。

1. 數據獲取——首先需要大量數據，可以從任意數量的數據源中收集，包括可穿戴設備上的感測器和其他物體、雲以及網路。

2. 數據聚合與策展——數據收集過後，就可以進行聚合和打標籤工作（監督學習）。

3. 模型開發——下一步，用這些數據來開發模型，利用數據訓練出到達某種精確度的模型並優化其性能。

4. 模型部署和評分——模型被部署進應用中，然後基於新的數據進行預測。

人工智慧開發者的機遇

人工智慧最令人激動的地方就是具備變革我們生活觸及的每個產業的潛力，不僅僅是計算和軟體產業。它會像工業革命、技術革命、數字革命那樣改造社會顛覆我們的日常生活。對於開發者來說，人工智慧領域的擴張意味著你可以將人工智慧的專業知識應用到你感興趣的領域中。

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