如果孩子问“什么是人工智能”，该怎么回答
你好，很开心收到邀请来回答你的问题。自2015年以来，AI领域的创新频频登上各大媒体成为头条新闻，因此AI受到越来越多的关注。该技术在各行各业中的应用日益广泛，但是需要接受过系统训练的专业人员才能完成这一颇具创造性的工作。可以预见的是，在未来很长一段时间里，人工智能都会是一个不错的职业选择。AI方面的“小白”朋友可能会问，究竟什么是人工智能呢?简单来说，人工智能是我们制造智能机器的。这种机器内部的学习有些类似于人类的学习，因此它可以接替我们某些工作，并以比人类以往更好和更快的速度来完成这些工作。机器学习是AI的一个子集，因此有时当我们在谈论AI时，我们是在谈论机器学习，这也是AI领域中的基础。在机器学习中，算法使用一组训练数据来使计算机能够自己学习并执行未编程的操作，可以说，机器学习是一种能够增强人类能力的技术。现在我们可以清楚地看到人工智能具有巨大的优势——消费者和企业都将从AI中受益——我们每天都使用AI应用，比如通过导航和打车软件来出行。而企业可以使用AI评估风险或者进行营销和运营，以便削减成本并促进产品的研究和创新。希望我的回答可以帮到你，欢迎留言评论或私信交流。
AI和人工智能有什么不同
artificial intelligence(AI)也即人工智能，两者是一个概念。
AI技术到底是什么
截止目前为止，共有九位答主从各个方面基于不同的角度介绍了人工智能的相关概念以及应用化场景，我的这个回答尝试着从学术的角度去科普一下人工智能（“AI”），可能读起来未必朗朗上口，但是对于理解AI及其应用会有另外一番感受！AI的概述及发展历程AI是由McCarthy在Dartmouth学会上正式提出的，被人们称为世界三大尖端科技之一（其他的两个是纳米技术与基因工程）。AI作为计算机学科的一个重要分支，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学的综合型技术学科。对于AI大的定义，至今并没有形成一个统一的定义，尼尔逊教授认为AI是关于知识的学科，及怎么表示知识以及怎么样获得知识并使用知识的学科。温斯特教授认为AI就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做好的工作，从这两个定义大致的可以看出，AI是研究人类活动的规律，使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动。AI大致经历了五个阶段：黄金时期（20 世纪50 年代至70 年代）、第一次低谷（20 世纪70、80 年代）、大繁荣时期（1982 年至1987 年）、寒冬阶段（1990年至2000年）、春天时代（21世纪初至今），其发展举世瞩目，2017年 AlphaGo 机器人使用树搜索的算法在与围棋界的世界顶级棋手柯洁的对弈中取胜后，AI一夜蹿红，它现在已然成为这个时代的新宠儿。我国在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，人工智能从研究层面上升到了国家战略高度。人工智能的应用机器翻译近几年，随着采用深度学习和神经网络的方法，使机器翻译的技术有了很大进步。例如目前被广泛应用的是基于深度学习技术的长短时记忆循环神经网络的机器翻译模型，它可以转换任意长度的句子并对关键词进行“记忆”，从而解决了句子向量化的难题，也使机器对语言的处理提升至语义理解的高度。然而，无论采用哪种方法，不可否认的是，目前机器翻译的最大困难在于译文的质量，机器翻译水平与人工翻译水平仍然相差甚远，不能相提并论。早在20多年前，国内著名语言学家周海中就认为要想达到翻译的“信、达、雅”机器翻译是做不到的。也可以说，机器翻译是人工智能领域中一个很难攻克的课题。在提高机译质量的困难面前，只靠机器本身根本无法做到，这有待未来科学技术的发展，尤其是人工智能在神经信息学研究上的重大突破。生物特征识别生物特征识别技术是一种借助计算机、生物传感器等手段对人类所固有的生物特征如指纹、骨骼、视网膜和DNA 等，或行为特征如姿势和习惯等，进行个体身份识别认证的技术。这项技术的关键在于计算机如何获得个人独有的生物特征，在将之转换成数字信息后进行特征存储，并借助可靠的匹配算法进行分析，进而完成个人身份的识别与验证。其中，它涉及到图像处理与模式识别等多项技术，并在教育、管理、金融、、信息安全等领域都得到了广泛应用。例如，目前成熟且大规模运用的人脸识别技术就是生物特征识别的热点技术之一，它是计算机视觉的典型应用，属于一种非接触型认证。此外，指纹识别、皮肤芯片、步态识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别、DNA识别等也是生物特征识别的热点技术，它们在特定的领域都各有所长，是生物特征识别技术的突出发展成果。无人驾驶视觉系统属于人工智能技术中的一个组成部分，可以指引汽车在行车道上以更加稳定的速度行驶.当前美国已经成功把这一项技术应用在微型汽车中，可以对汽车进行自主导航，而且行进大约2000 公里的路程在整个行驶的过程中有98%的时间都需要借助于这个系统对汽车进行相应的控制.根据对视觉系统相关内容的调查了解，人们一般会在寻找公路出口的时候对汽车进行控制.对于视觉系统的进一步完善可以让其积累更多的实用经验，进而计算出最佳的驾驶方向，实现对汽车的科学控制.通过人工智能技术的不断发展，在未来无人驾驶技术必然会得到实现。AI是研究人类活动的规律，使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动。未来的人工智能技术在机器翻译、生物特征识别、无人驾驶等领域会有很大的应用场景，但需要注意的是包括但局限于这些领域，就像4G所孵化出的抖音、快手等段视频，这些之前是根本意想不到的。期待下一个信息化浪潮！期待人工智能！
学机器人编程有用吗
在人工智能机器人时代，编程会成为一种常见的基本技能。这一观念深深地植入了很多人的意识里，还有更多的人并不了解未来机器人时代会发生什么，但却知道编程学习的重要性。很多时候我们都是为未来而学习。我们现在很多孩子开始学的机器人课程和知识（当然还有我们一些成年人学的），都不可避免地接触到了编程知识。然而一个随之而来的疑问也出现了，我们现在学的机器人编程是不是都没实际用处，或者说，只能小打小闹自娱自乐，而无法在现实生活中落地使用。首先我们明确一下现在机器人编程中都有哪些东西，无外乎各种各样的ROS框架、开源软硬件平台和编程积木，ROS相关课程往往在高校，编程积木往往定位于幼儿市场，所以一人客在这里谈的是开源软硬件平台。即便最火热的Arduino开源，也是定位于非电子专业人士而言的。那么学这些机器人有用在哪儿？也许，对于以后的人工智能时代而言，学这些真的没什么用处，至少说，它们业余而又缺乏自动化，甚至多数情况下并没有智能的功能。编程可以有这几种大致划分，图形化基础编程、传统经典编程、硬件驱动编程、协议底层编程、网络/物联网编程、AI编程，虽然这个划分称呼一点也不权威，不过大致可以说明问题，也就是，在目前而言，图形化编程往往属于基础编程，而照顾到学生和初学者的程度和层次，开源往往用图形化编程，来组合硬件和接口构建实现某一种应用功能。然而，既然是为了以后的发展，那么基础编程学习就必不可少。所以现在的机器人编程所用的开源，就是采用图形化编程。一来比较具象化，二来相对更简单，简化了太多底层细节。很多时候都是通过函数逻辑和循环来实现某一功能，如果开源硬件和电脑正确配置和连接，那么剩下的就是考验动手能力实践能力和逻辑思维能力了。用开源平台实现的机器人编程，除了见于STEAM教育相关课程外，多数还在于社会创客群体中。当然国内还有很多商家，直接用的是自己的商业机器人，这样编纂成套的机器人课程，虽然更商业化，但也更接近市场，更接近社会发展的需要。成品机器人配套的软硬件编程，往往包括机器人和相关配件、机器人配套开发软件和相关开程设计。在一些比较成熟的企业里，这样的课程比较成熟也更接近人工智能的趋势发展。所以现在的机器人编程是不是有用，相信你也有了自己的看法和定位。虽然市场上有一些相关的机器人培训机构比较忽悠人，不过一人客觉得我们还是要有清醒的认识，为了迎接人工智能时代的来临，我们都需要提前做一些准备。学习编程技术也是准备之一，开始的时候，也许你觉得没用，虽然以后可能真的没用，然而这却可能是以后成长继续发展的基础。
有什么自学人工智能的书可推荐
应该先去上课，然后再看书自学。这个回答看起来好像有点跑题，但是其实正该如此。人工智能领域从五十年代末提出到现在，已经过了六十年，发展成了一个庞大的学科体系。要是想在这个体系中入门，有人带着会更方便一点。毕竟那些优秀课程的老师们，已经在这个行当里浸泡了许多年，能够更好地分辨出哪些是重要的、哪些不重要，以及那些重要的知识点应该用什么讲述出来才更容易被人理解。而自己看书，难以获得同样的效果。所以正确的路线图，应该是去那些大型的在线课程网站，找一些诸如《人工智能概论》、《机器学习》之类的课程，通盘听一遍，记录下课程中讲到的重要知识点、关键时间和人物，对这门学科有一个初步认识；然后根据这些人物去Google Scholar上面找他们的关键论文和被引用数量最多的论文，看看他们做出了哪些重要贡献；然后再根据这些论文参考文献中提到的名字，结合自己想要了解的领域，去针对性地找书来做进一步了解。不过由于人工智能领域发展很快，看书并不是最好的学习，读论文才是。
