你应该看过《终结者》，《机械公敌》等电影吧，但你知道为什么机器能像人一样思考吗 ？
人工智能早已不是科学幻想，它们是一种已经应用到我们生活方方面面的技术，例如：许多公司的门禁采用了人脸识别系统；医院里要利用计算机快速诊断肺部 CT 影像；在路上开车违章，会被电子烟抓拍罚款…
这里的人脸识别、CT 影像识别、车牌识别通通用到了人工智能。除此之外，手机上的各种语音助手软件、智能音响、美颜软件、短视频平台的推荐机制、电子邮件的防垃圾邮件系统都是人工智能的应用。
在未来我们要实现的自动驾驶、智慧工业等领域，人工智能是不可或缺的。如果将人工智能从我们的生活中剥离，人类恐怕要退回到三十年以前
今天我们就来聊一聊人工智能的话题，希望能让大家了解人工智能和神经网络的基本工作原理
一、人工智能的发展史
人工智能并不是一个新生的科学概念。在上古时代，东西方文明都出现了人造人的神话，到了二十世纪 30-50 年代，由于神经生物学、计算机科学、数学等学科的发展，人工智能第一次进入了科学家的视野。
1950 年，英国计算机科学家图灵提出了一个问题——机器会思考吗？ 
图灵提出了一种测试机器智能的标准——
图灵测试。
一个人 C 通过文字等方式，与另外一个人 A 和一个计算机 B 进行交流，他能否通过一连串的问题区分 A 和 B 哪个是人，哪个是计算机呢？如果人类无法区分出 A 和 B，那么就称为计算机通过了图灵测试。
图灵预言，到 2000 年的时候，计算机在经过五分钟的提问之后，就会骗过 30%的人类，让人相信对方是真实地人类，而非计算机。
图灵测试每年都会举办，在 2014 年的时候，终于有一个人工智能软件，被 33%的人类认为是一个 13 岁的小男孩，通过了图灵测试，这个软件叫尤金·古斯特曼。
到了 1956 年，美国计算机科学家马文·明斯基、约翰·麦卡锡以及信息论的奠基者香农等人，召开了“达特茅斯会议“，在这次会议上，人们创造出了“人工智能”这个词。从这次会议开始，人工智能进入了人大发展时代 
后来，明斯基和麦卡锡都因为在人工智能领域的贡献，获得了图灵奖，而香农已经不需要图灵奖了，他的名字被命名到通信理论方面的诺贝尔奖——“香农奖”上。 
从此之后的几十年中，由于算法和算力的限制，人工智能几经起落，直到 1997 年，IBM 的人工智能程序“深蓝”，战胜了雄踞国际象棋霸主 12 年的卡斯帕罗夫，人工智能迎来了第三次大发展。从这之后的二十多年里，在人工智能算法方面，涌现出许多灵魂人物，例如被誉为"深度学习之父"的多伦多大学的计算机学家——杰弗里·辛顿，他将反向传播算法（BP）引入了人工智能领域；纽约大学计算机学家——杨立昆，他最著名的工夫作是卷积神经网络（CNN），他们俩连同加拿大蒙特利尔大学计算机学家——约书亚·本吉奥共同获得了 2018 年的图灵奖 
经过众多科学家的努力，在特定的领域——例如图像识别，人工智能识别率已经超过了人类。在语音识别、智能翻译等领域，人工智能也有长足的应用。现在我们上网，遇到看不懂的外文，只需要按一下“翻译”按钮就能变成汉语了。去国外旅游，也可以双方用一个人工智能软件就能交流了。
二、机器学习
计算机到底是如何做到这一点的呢？说到底，这是一个数学问题，我们先来举一个例子，“如何预测房屋的成交价格？”
如何预测房屋价格
也许我们每个人都有一种简单判断，大城市比小城市的房子值钱，市区的房子比郊区的房子值钱，学区房比非学区房值钱… 那么，你能用数学关系把它表示出来吗？
比如，在最简单的模型下，我们考虑房屋价格与面积有关，我们有了一些房屋的面积以及它们的成交价格，把数据 ( x i , y i ) (xi, yi) (xi,yi) 画在一张图上。从图形上看，我们发现房价和面积接近于正相关，我们希望获得一个函数关系，使得它尽量准确的表示出房价 y y y 与面积 x x x 的关系。 
最简单的关系就是直线 y = w x + b y=wx+b y=wx+b，其中 w w w 是直线的斜率， b b b 是直线的截距，参数 w w w 和 b b b 的值不一样，这条直线就能在平面内改变位置。我们希望每一个数据点都能在直线上，但实际上，这往往是做不到的。通过函数关系预测的房价 y i 预 yi预 yi预 和实际房价 y i yi yi 之间总是有差别的，我们用损失函数来描述这个差别
损失函数
把每一个数据点真是的价格 y y y 与输出的价格 y 预 y预 y预 做差，再把这些差别做平方和，如果损失的函数特别小，就说明我们的函数最贴近实际的数据。 
但是，房屋的价格并不只取决于面积，我们可能有很多的输入数据，比如说每个房子都有
- 面积参数
- 城市参数
- 房屋年龄
- 位置参数
这四个参数，这个时候，我们就要在一个五维空间中寻找损失函数的最小值。 
输入数据、进行计算、调整参数，这个过程就称为“机器学习”或者“训练”，加入最后找到了或者逼近预测的最优解，训练就结束了；如果还没有找到。就需要调整参数和模型。
其实，这和人类的学习过程非常相似，老话说“吃一堑长一智”也是这个问题，只是现在，我们用数学的方法把它表现了出来
三、神经网络
单层神经网络
从本质上讲，人工智能问题就是通过这种一点点调整参数的方法，寻找一个损失函数，能够从输入的值尽量准确的获得输出值。实际的机器学习问题，要比刚才的例子复杂得多。在图像识别问题上，一幅图就有上百万个像素点，就是有上百万个输入参数，为了应对这些复发的问题，科学家设计了“神经网络算法“，你在网上搜索人“人工智能“、“机器学习”、“深度学习”等关键词的时候，很可能会看到下图： 
上图是一张神经网络图，其中每一个圆圈叫做一个“神经元“，神经网络的开创来源于人类对生物大脑的认识，人脑中有数百亿个神经元细胞，每个神经元细胞前方有树突用来接收信号，当树突收到刺激时，神经元会判断这个刺激大小，如果刺激足够大，神经元就会决定通过神经递质或者电信号的方法，通过突触将信号传给下一级
1943 年，美国神经科学家沃尔特·皮茨，和沃伦·麦卡洛克分析了人类神经元的结构，他们提出：人脑的神经元是一个多输入，单输出系统，而且输出只有 0 和 1 两种。 如果输出是 0，就表示上一级神经元不向下一级传递信号，如果输出是 1，就表示上一级神经元向下一级传递信号。用计算机可以模拟人的大脑，这就是所谓的“人工神经网络”
通过一些操作，我们可以将一堆输入数字变成 0 或者 1 输出，只要选择的参数合适，我们就能让计算机帮助我们做一些判断题。
比如，我们给计算机一幅图：
这是一个有 25 个像素组成的纯黑白图像，我们要让计算机判断这个图像代表的是不是字母 X。
这幅图的 25 个像素相当于有 25 个输入，每个输入端要么是 0，要么是 1，于是，这张图片对于计算机来讲，就是一个 5 ∗ 5 5*5 5∗5 的数字矩阵
如果是彩色图，每个像素点需要用 RGB 三个颜色的饱和度来表示，数据量再扩大三倍。但无论如何，计算机看来，任何一张图片都只是一组数字，只是数字有多有少而已。
将图片代表的数字输入神经网络的输入层，数据依次流过隐层，传递到输出层，输出值只可能有两种可能：0 或者 1。输出 0 代表计算机认为它不是 X，输出 1 代表计算机认为它是 X，这就完成了机器的识别过程
在训练时，我们把许多幅图片输入系统，并且告诉计算机正确的结论，这样计算机就能求出误差函数，模型越接近实际，误差函数就越小，通过梯度下降算法，计算机一次一次的调整参数不断减小误差函数，获得一组最优解，这样训练就完成了。以后，你给我一副图片，我就能很快地判断出字母是不是 X 了
多层神经网络
如果只是判断一张图是不是 X，也许一层神经元就够了，然而，显示当中我们利用人工智能翻译文章，需要认识几千个文字或者单词，并且理解语法，判断含义，只有一层神经元，没法处理现实世界如此复杂的问题。
其实，人脑中的神经元有很多层，每一层神经元又有许多个神经细胞，于是，人工智能也模仿这个结构，做了多层（深度）神经网络。多层神经网络的隐层是多层神经元，每一层中又有许多个神经元，相邻两层间的神经元两两之间都有连接，所以这种神经网络也称为“全连接网络”，它能处理更加复杂的问题 . 
于是，机器就能像人一样，可以思国、思家、思社稷，赏花、赏月、赏秋香了。
不过，全连接网络最大的问题是复杂度太高了。举例来讲，如果还是判断刚才的图像是不是 X，有 25 个输入参数，假设隐层有 3 层，每层 25 个神经元，这样就有大约 2000 个参数需要优化，大家注意，这还只是一个 25 个像素的简单黑白图片。实际上，每一幅图像的像素点成千上万，又有 RGB 三种颜色，在实际训练的时候又需要使用大量的图片进行训练，在以前的计算能力下，几乎是不可能完成的任务，这也是之前人工智能陷入低估的原因之一。
后来，辛顿引入了反向传播算法，这种算法的意思是，在优化时，无需对所有参数进行优化，只需要首先考虑最后一层的参数，优化过后再看前一层参数，如此反复进行训练即可。他的工作让人工智能进入了第三次热潮。
在历史上，发生过几次工业革命，每次工业革命，都是以科学的突破和根技术的发展为基础。现在世界正处在以无线互联网、人工智能、新材料、生物科技等为代表的第四次工业革命当中，在这一次，中国人没有缺席。
