人工智能：現(xiàn)在的人工智能應(yīng)用，簡(jiǎn)答來(lái)說(shuō)就是“弱人工智能”也被稱(chēng)為，應(yīng)用人工智能，它通常包含語(yǔ)言處理、視覺(jué)處理、語(yǔ)音識(shí)別等。

怎樣評(píng)價(jià)現(xiàn)在的人工智能技術(shù)？

就好比一個(gè)人類(lèi)出生有一段嬰兒期，像目前人工智能智能就處于三到四歲的嬰兒一樣，他只能不斷的深入學(xué)習(xí)。

谷歌（AlphaGo）以4比1的總比分獲勝、第一個(gè)戰(zhàn)勝?lài)迨澜绻谲?的人工智能機(jī)器人

主要工作原理是不斷的“深度學(xué)習(xí) “。”深度學(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過(guò)非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個(gè)數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣，通過(guò)合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理，就像人們識(shí)別物體標(biāo)注圖片一樣。

現(xiàn)在的人工智能技術(shù)通過(guò)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力。飛速的計(jì)算力支撐了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算，不斷深入學(xué)習(xí)為機(jī)器提供了「動(dòng)力」。

一些高級(jí)語(yǔ)言交互的過(guò)程中，可以把人工智能當(dāng)成一個(gè)程序，他能通過(guò)算法在現(xiàn)有的問(wèn)題和答案之間找到一些合理的匹配；同時(shí)還能將相似的提問(wèn)進(jìn)行合并，或者能找到提問(wèn)的近似表達(dá)，從而找到適合的答案。最終來(lái)說(shuō)就是結(jié)合算法加上巧妙的工程化方法以及針對(duì)性的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法，讓一個(gè)基于自然語(yǔ)言的對(duì)話看上去「智能」。

但人工智能不僅僅僅局限于基于機(jī)器語(yǔ)言，比如人臉識(shí)別、紅膜識(shí)別、靜脈識(shí)別。雖然沒(méi)有語(yǔ)言看起來(lái)那樣智能，但也為社會(huì)獻(xiàn)出了很大的貢獻(xiàn)。目前的人工智能技術(shù)依然是能夠完成特定任務(wù)的技術(shù)手段，雖然并不能像人一樣思考，但已經(jīng)能夠在一定的工程、產(chǎn)品化設(shè)計(jì)的幫助下，也取代看人們的重復(fù)性危險(xiǎn)的工作內(nèi)容。
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