曾几何时，我们幻想着以后可以用人工智能代替人工，让人们的生活更方便，像这样。
但现实往往事与愿违，我们期待的人工智能还没有达到可以为人类服务的标准时就变成了人工智障，像这样。
目前我们接触的大部分人工智能都还是处于人工智能发展的初级阶段，要想让人工智能完全取代人类工作还需要一些时间。
什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。而人工智能又分弱人工智能，强人工智能和超人工智能三个等级。
弱人工智能只能完成提前设定好的任务，如：你告诉弱人工智能提醒你2个小时之后出门，它就会再2个小时之后响铃。
强人工智能除了会响铃提醒之外，也会告诉你外面的温度，以及适合穿的衣服，也就是说强人工智能有独立思考的能力。
超人工智能基本上和人类的一样，除了有独立意识和强大的运算能力外，也有不知道疲倦的身体。
星球大战中的BB8属于超人工智能
不过目前，我们谈论到得人工智能是弱人工智能（不是弱智不要看错），也就是最初级的人工智能，通过程序设定可以实现一些简单的任务。比如手机上的一些语音助手，Siri，小爱同学等。他们只能帮你设置的闹钟，问个时间，再偶尔调戏一下，诸如此类。
我们接触到了哪些人工智能？
我们可以把人工智能看成一个同心圆，从外到内分三个层级，分别是人工智能，机器学习，深度学习，越靠近内层的越智能，相应的，研发难度也就越大。
我门日常生活中接触到的人工智能包括语音识别，面部识别和物体识别等功能。如果把人工智能比作学生的话，它就是一个老师教什么就学什么的听话学生，但是它不会举一反三，只能在大量学过的资料里面找到一样的或者相似的资料当参考来处理问题。比如Siri就经常答非所问，是因为Siri的知识库里并没有收录用户问题的相关信息。
而机器学习，要比人工智能强上许多，还是拿学生举例。机器学习是一个听话的学生，也是一个会举一反三的学生。它不仅可以利用老师教过的知识处理问题，也可以在处理问题当中自我学习，在错误中吸取经验用于下次解决问题。
我们平时接触最多的机器学习就是淘宝的大数据推荐，我们经常在淘宝上搜索某一品类的商品会发现淘宝首页的推荐产品会发生不同的变化，推荐的产品大多是上一次搜索的品类，这就是机器学习利用大数据的知识库对用户的消费习惯进行修正从而推荐适合你购买的产品。
人工智能中最难实现的就是深度学习，深度学习一个不用老师教的学生，不但可以处理大量数据还可以举一反三外，它自我学习的知识越多，对结果的预测就越准确。
深度学习利用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说，这些网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性。
与人工智能和机器学习不一样的地方在于，人工智能会根据已学习的数据给出一个处理结果，如果问题超出数据范围，那么这个处理结果很有可能是无效的。
机器学习会根据大数据以及内部运算给出一个相对准确的单一处理结果。而深度学习则会根据大数据对事件进行分析，给出多个解决方案，并通过概率展示。
拿识别红苹果举例，如果人工智能数据库只有体育类数据没有水果类数据，最后的识别结果很有可能为篮球。
机器学习会识别出红苹果为苹果或者是红色水果。
深度学习会识别出红苹果为红色水果，为红苹果的可能性为90%，红李子的可能性为8%，红枣的可能性为2%。
就目前而言，我们所谓的人工智能并不是完全形态的人工智能，而对于人工智能这个学科而言人类还处在一个相对于初级的阶段，想要达到深度学习的人工智能形态还需要大量的数据支撑和科学家们的不断努力。
