相信一定会有家长朋友知道，能让棋王都“头秃”的人工智能专业，也是大家广为熟知、却也敬而远之的一个专业。我们都知道这个专业将来大有可为，却鲜有人明白这个专业到底是做什么的。今天就带大家来认识一下它的庐山真面目。
人工智能(Artificial Intelligence)和机器学习(Machine Learning)。我不由地感慨，这两个词确实让这些研究听起来变得更加的高大上了一些。然而，人工智能和机器学习到底是什么？他们又有什么区别？让我们通过这篇文章简单的了解一番。别担心，就算你没有任何的编程经验，甚至不知道如何保存文件，我保证你看完这篇文章之后一定会有收获。
很多人觉得人工智能和机器学习这两个词是可以互换的。然而，这样的观点并不那么的正确，虽然这两个词在大数据，数据分析和在科技发展的领域中经常同时出现，人工智能和机器学习其实描述了两种不一样的概念。简单的说：
这两个概念听起来有些相似，其实却有着很大的不相同，让我们分别来看看人工智能和机器学习的例子。
人们早在20世纪初就开始幻想人工智能的可能，科幻片里面各种各样的机器人就是人们对人工智能最美好的幻想。到了1950年，一群科学家，数学家和哲学家开始讨论将科幻带入现实的可能，这些人当中就有我们熟知的阿兰·图灵。然而，在那时，计算机并没有那么强大，计算机虽然可以执行命令，却不能将执行的命令储存下来。
直到1956年，一场在达特茅斯举办的人工智能大会将不同领域的专家聚集到了一起，这些专家慢慢相信，人工智能并不是一个不可能完成的梦想。慢慢的，随着科技的进步，电脑可以储存越来越多的信息，而维护电脑的价格也变得越来越便宜。
在1957到1974年间，人工智能领域的发展一片光明，有着政府的支持，计算机科学家们让计算机有了解决问题的能力。
让人印象最深的人工智能的成就莫过于击败俄罗斯国际象棋大师的程序深蓝。到了二十一世纪，各种各样的科技因为人工智能的存在造福了人们的生活。
人工智能虽然听起来十分高大上，但它的本质却十分简单：机器通过程序和指令作出“智慧”的决定。相比于人的大脑，现代的计算有很多优势，其中一点就是运算的速度：在人们解决一道简单的数学加减法的时候，计算机可以完成成千上万次运算。通过这样的优势，人们可以利用最简单的“蛮力算法”让计算机解决很多问题，这便是人工智能的一种。
举一个简单的例子，当我们想让计算机解决一道数独问题，我们可以让计算机尝试所有的可能，直到获得正确的答案。得益于计算机强大的运算力，成百上千万个不一样的组合可以在几秒钟被全部尝试一遍，虽说这样的办法看起来很“愚蠢”，但计算机可以比世界上最厉害的数独天才更快的解决任何一个问题。
当然，程序的优化可以让计算机变得更加智能，也能让计算机解决更多的问题。人工智能现在广泛的应用于金融界，帮助交易员选择最佳时机买卖股票，人工智能也在医疗界帮助医生解决疑难杂症。人工智能无处不在，而其中的本质却是程序的编写，通过这些程序和指令，机器才能够作出反应并给出答案，这也是人工智能和机器学习最主要的区别。
计算机科学家对机器学习的研究其实也在20世纪中期开始，然而，这个学科的蓬勃发展依靠的是英特网和数据。机器学习的本质是机器对数据的分析。通过对数据的分析，计算机能够自我学习，找到这些数据中的特征和规律，并从而对新的数据做出判断。机器学习和统计学的关联相当紧密，很多统计学中用到的处理数据的方法配合着计算机的运算力，可以得到很多让人意想不到的发现。
举一个简单的例子，如果我们想知道一个人会不会购买苹果手机。那么假设我们有1000份问卷，这些问卷里包括了一个人的年龄，职业，收入和他是否购买了苹果手机。将这些数据输入到电脑中，我们可以通过不一样的模型，来判断一个人年开元体育龄，职业和收入对他是否会购买苹果手机的影响。
显而易见的，如果一个人的收入非常低，那么他购买苹果手机的可能性就大大减小。相同的，计算机会通过这1000个数据点找到这些规律，好的统计模型会找到非常多我们无法发现的规律，而通过这些规律，我们就可以通过一个人的年龄，职业，收入更加精确的判断他是否会购买苹果手机。
数字识别也是机器学习的应用之一。数字的识别看上去并不是一个简单的问题，因为每一个有不一样的字迹。然而，通过机器学习，我们可以通过输入成千上万种不同的图片和它们对应的数字。我们可以通过不同的模型找到这些图像像素和这些正确数字的联系，通过这些联系，当我们看到一个新的数字的时候，机器将更有可能找到他所对应的正确的数字。
这些年来，大家或许听到了一个新的名词：深度学习。深度学习是机器学习的一个分支，它的本质原理和机器学习非常相似，但是深度学习用到了更加复杂的运算。深度学习运用神经网络让其判断变得更加精确。简单的来说，计算机在每一个神经分支上都会做出最有可能的猜测，而这些猜测则会影响到下一步的猜测，这些猜测在最后汇总输出结论，好像人的脑神经在工作。
深度学习的应用非常广泛，尤其是在图片分析的领域。通过像素的区别，现代计算机可以精确的找到图片中的物体，并判断他们之间的区别。
通过深度学习，计算机甚至能够合成出一个不存在的人的脸，通过数据的分析和处理，我们发现这些模型变得越来越强大，最新合成的面庞早已达到了以假乱真的地步。
通过这些例子，大家对人工智能和机器学习一定有了新的了解，我在下面通过一张表格，让大家更直观的看到人工智能和机器学习的不同：
当然，人工智能和机器学习的相同点远远比它们的不同点要多。其实，广义上来说，机器学习是人工智能的一个新的分支。通过机器学习的力量，我们可以帮助人工智能取得更大的成功。当我们能够通过机器学习的算法通过数据做出精确的判断，计算机的程序就可以做出更加正确的决定，从而让最后的产出变得更加“智慧”。
人工智能和机器学习的研究都对数学的能力有着很高的要求。人工智能的开发运用了很多计算机程序的编写。计算机的学习运用到了大量离散数学，概率论，布尔代数和二进制代数的知识。这些数学知识属于高等数学的内容，因而建立扎实的数学基础知识才能让学习这些难度较高的内容如鱼得水。机器学习与统计息息相关，统计学的学习也需要大量的数学支持，同时，很多机器学习的模型都会运用到线性代数和概率学的知识，因此，好好学数学！！！
更重要的是，我们在学习数学时所建立的思维能力能够大大地帮助我们写出更好的程序，从而解决更加复杂的人工智能和机器学习的问题。当我们尝试解决一道数学问题的时候，每一个人都会接触到发现问题，思考问题，尝试并优化不同的解决方法的过程。这样的过程也正是所有计算机程序解决问题的过程。
帮助计算机找到最优化的算法其实更像是解决一个个简单的数学问题，当我们不断地去发现，去思考这些数学问题，一定能够让计算机程序变得更智慧。
