入门人工智能！史上最全人工智能与python的初始认知
好久没更新博客了，最近想把信息输出做起来，会加快更新频率~另外新申请了公众号“青山的python进修路”，欢迎关注，一起成长~~~下面进入正文。
“ 近年来，人工智能浪潮袭来，公众接收的社会信息被大量AI、大数据、机器学习、深度学习等名词充斥，那么何为人工智能？何为机器学习？何为深度学习？人工智能和Python又有什么关系呢？本文将做详细的阐述”
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何为人工智能？
人工智能（AI），全称Artificial intelligence，近年来再次走入公众视野，AI双摄、AI美颜、自动驾驶、人脸识别等产品也逐渐被公众所接受，但大多数人对AI都一知半解，那么什么才是人工智能呢？
百度上对人工智能的定义是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。直白一些就是说人工智能的 第一步是模拟人的智能，然后是延伸和扩展人的智能。
何为模拟人的智能？试看当前大热的人工智能应用，图像识别是模拟人的视觉的智能；语音识别是模拟人的听觉的智能；外骨骼是模拟人的器官的智能……而据此延展出的无人驾驶、专家系统、智能搜索、博弈等无非是通过模拟人的视、听、触、感觉而延伸出来的。
那么该怎么实现人工智能呢？机器学习、深度学习就是实现人工智能的方法。所谓方法，就是从大量数据当中，选择合适的算法，挖掘与分析数据，然后驱动真实事件的决策与预测。举个例子，当你浏览某奇艺的时候，会提示你可能喜欢的节目，这种推荐就是根据你的历史观看、历史行为偏好等数据，采用相关算法，寻找到你可能会喜欢的节目列表进行推荐。这种相关算法就是指的机器学习、深度学习。
机器学习、深度学习又有什么差异呢？传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、Adaboost等等，这些算法会在后面更新的文章中详细解读。传统机器学习更倾向于采用统计学知识进行建模，而深度学习是机器学习中的一个分支，以单层神经网络为基础，扩展为包含多个隐含层的深度神经网络结构，深度学习的思想在多年前就被人提出过，但局限于数据量、计算能力，直到近几年才开始飞速发展，深度学习以冗余计算为代价极大的提升了各类算法的精度，暴力实现了很多人工智能任务，也使得远程医疗、无人驾驶等科技的未来实现成为了可能。
总结一下人工智能、机器学习、深度学习的关系，可以用一张图来表达：
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学习人工智能为什么必须掌握python？
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)。以下为截至2019年11月语言趋势图，可以明显看到，今年python正在以极快的速度蚕食语言市场。
那么为什么python能成为人工智能领域最重要的语言之一呢？大概有以下几个方面的原因：
1、丰富的类库。所谓类库，其实就是封装了具备多种功能的函数集，更直白一些就是这些函数你只需要了解输入是什么，可以输出什么，中间实现部分可以当作黑盒实现，上面部分提到的机器学习、深度学习所具备的各类算法，在python中都具备详细的类库。
python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在python中全都能找到对应的库来进行处理，也正是这个原因使得入门人工智能成为了必须掌握的基础语言。
2、python有个别名叫做胶水语言，是因为它可以很容易整合C、C++和FORTRAN等语言的代码，对于存量代码中的线性代数、调优、积分等内容，使用python可以很快速的黏合到一起，这一部分特性后面我们会更新到。
在过去的十年间，Python已经从一个最前沿的科学计算语言，成为了数据科学、机器学习和学术/工业界通用软件开发领域的最为重要的语言。
那么是不是掌握了python就是人工智能工程师了呢？答案当然是否定的，对于大规模数据的存储要考虑Hadoop生态，Hadoop生态更多是JAVA内容；流式数据分析要使用spark，spark的底层是采用scala语言编写的；算法参数调优过程涉及大量高数、线代、概率论……所以不要听信培训机构的学完python，走上人生巅峰的鬼话。一定记得，python只是你的起点，而非终点。
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普通程序和人工智能程序有什么区别呢？
简单来说，普通程序按照固定规则，遵照指令完成操作，结果可预估，无目标感；人工智能程序对数据的数量和质量要求高，数据的质量和数量会对结果具有极大的影响，尤其是深度学习，部分结果具有不可解释性，可以用如下表格描述区别：
所以脱离了数据的人工智能都是无根之木，任何人工智能项目的基本问题就是解决数据问题，数据来源、数据采集、数据质量、数据数量、数据存储……
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当前人工智能发展到什么阶段了？
关于人工智能的发展，引用清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹院士的一篇演讲：
第一代人工智能-符号主义 AI。
第一代人工智能提出符号模型，以知识经验为基础的推理模型，这是人工智能的第一个重大突破。1956年由西蒙提出，基于这种模型，提出预估十年之后机器可以打败所有棋手，二十年以后机器取代人类所有的工作。实际并不是这样，六十年以后机器才打败棋手，机器究竟代替人类的所有工作是什么时间，可能还很遥远，这也是人工智能的另外一个特点，往往被高估。
第二代人工智能-深度学习
第二代人工智能，一个最重要的成果就是深度学习。也就是说，第一代人工智能提出来，如果能够很好地利用人类的知识，就可以建立很好的人工智能系统，如果我们有充分数据，也有可能建立起有用的人工智能的系统。
深度学习为什么这么受重视？一个很重要的原因，它有两个重大变化。当网络层次增加以后，有两个重大变化：第一个变化，输入只要原始数据，不需要预处理。第二个是性能提高很多，这就造成了深度学习的重大突破。也就是说，它从一定意义上有通用工具，对领域的知识要求不高，同时能够处理大数据。
即将到来的第三代人工智能时代。。。
社会上铺天盖地的有很多言论：十年内能代替40%的人类工作、三五年内智能驾驶车可以量产、无人超市全面普及……其实都是人们超越现实的乐观估计，对人工智能发展的困难性预估不足，对取得的成果估计过高，而很多的互联网公司，都在以人工智能为名，究竟其中到底有多大的含金量呢？大抵可以分成以下几个类别：
1、口号型
很多公司将人工智能作为忽悠的手段，实际上没什么干货，只是以此为噱头，希望成为风口上的那只猪。有可能能唬住，但非长久之计。
2、健身型
类似健身房的型男，偶尔秀秀肌肉块，美观又健康，但是又没有什么实际价值，解决不了关键问题，就像阿尔法狗这种纯为增加曝光量的产物。
3、功夫型
这一类是解决实际问题而进行的产品，没有花里胡哨的内容，纯粹而直接。
那么如何才能做出好的人工智能产品呢？
同样引用张跋院士的说法，深度学习不是人工智能的通用机，所有的应用场景，必须满足以下五个条件，不管这个问题多么复杂：具有丰富的数据或知识，完全信息，确定性信息，静态，单领域和单任务。
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人工智能是否会替代大部分人的工作？
关于是否会替代大部分人的工作这个问题，可以想像自己处于蒸汽机-第一次工业革命的时候，是否担心劳动力冗余会被替代？可以想像自己处于电动机+发电机的电气革命时代，是否会担心劳动力冗余被替代？还可以想象当自己处于信息革命时代，是否传统行业会担心会被替代？你会发现很多现在的担心终究是杞人忧天，人不是替代，而是转型为更高等级的活动，未来可期。
以上，就是关于人工智能和python的初始认知，后续我们会逐渐更新，一起从python为起点，逐步进入人工智能的世界~欢迎大家关注我的公众号“青山的python进修路”。