什麼是人工智慧

當你在看一條Youtube的影片時，下方或者右上方就會出現幾條另外被推介的影片供你選擇。那這些推介影片是怎樣在成千上萬條Youtube影片中被選錄出來的呢？而且，為什麼它們會這麼地對你胃口，以至你一條一條地往下看？？

同樣地，當你瀏覽EBAY或者亞馬遜時，這些網站會把一些你可能喜歡的產品推薦放在你登錄後的頁面上。它們是怎麼知道你喜歡什麼呢？

好了，我們現在又穿越一下幾年後的未來。當你坐在一輛無人駕駛的小轎車上，忽然有樣東西在你的車前橫穿馬路。你的無人駕駛車是怎麼識別前面這個是一個紙袋還是一個人呢？

負責所有這些複雜過程的計算都不是由人直接構成的，而是由機器學習生成的結果。機器學習是人工智慧的一個分支。人工智慧的研究是從以「推理」為重點到以「知識」為重點，再到以「學習」為重點，一條自然、清晰的脈絡。顯然，機器學習是實現人工智慧的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。

為什麼機器學習很重要？ 它幫助我們以新的方式檢測模式並解決問題。 機器學習演算法已經能夠以超人的能力來玩國際象棋，圍棋和視頻遊戲，並且可以比許多人類醫生更準確地檢測出癌症的形式。 他們也應用在面部識別軟體和頁面排名演算法。對的，他們能告訴你的無人駕駛小轎車，這是一個人在路上，而不是一個紙袋，因此你的車需要停下來。 隨著時間的流逝，人工智慧和機器學習演算法也越來越多地融入到我們生活中。 我們依靠他們，我們與他們互動，我們與他們合作。 那麼究竟是什麼，他們是如何工作的？

機器可以「學習」做這些事情的模型有幾種。我們在這裡先講兩種。

遺傳育種模型

雖然人們無法建立專門解決複雜問題的演算法，但我們可以構建一個「隨機」多種演算法的演算法。 這與進化理論如何通過引入隨機基因突變非常相似。複製並重建成功的演算法，丟棄失敗的演算法。最終經過數千次或數百萬次的迭代後，所得到的演算法將非常有能力通過人類已經設定的測試。

深度學習模型

類似於遺傳育種模型，深度學習在程序員設計演算法構建器的方式上有一些關鍵的區別。不是建立多個演算法，而是只有一個演算法，但是裡面有數百或數千個可調參數。然後調整這個演算法的參數，並以不同的組合進行數千或數百萬次的測試，直到成功為止。

所以，機器學習和人工智慧已經是我們社會的一個重要組成部分，它們將成為未來許多機器人的重要組成部分。 如果你想引導你的孩子進入編碼和機器人的嶄新領域，確保他們在知識上和技術上走在最前沿，那麼一定要看看我們【小碼師編程訓練營】下面的課程。

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