【21天学习AI底层概念】day1 人工智能的基本定义

人工智能的基本定义

人工智能（AI） 是指模拟人类智能的系统，使机器能够完成需要人类智能的任务。这些任务包括学习、推理、规划、感知、理解自然语言，以及控制机器人等。

人工智能的三层分类

1. 弱人工智能（Narrow AI）
   专注于特定任务的人工智能系统。

   • 示例：语音助手（如 Siri）、图像识别、推荐系统等。

2. 强人工智能（General AI）
   具备类似人类的通用智能，能胜任广泛的任务。目前还是理论目标，尚未实现。

3. 超级人工智能（Super AI）
   假设一种比人类智能更强大的智能，能够自行学习和创造。现阶段仍是未来想象。

人工智能的关键领域

• 机器学习（Machine Learning）：通过数据训练模型，使机器自动改进任务的能力。
• 深度学习（Deep Learning）：使用神经网络来解决复杂问题的机器学习子领域。
• 计算机视觉（Computer Vision）：让机器理解和处理视觉信息。
• 自然语言处理（NLP）：处理和理解人类语言的技术。
• 机器人学（Robotics）：让机器人完成感知、行动和协作任务。

人工智能的核心特性

1. 自动化：减少人类干预。
2. 自适应：学习和调整以应对变化。
3. 大数据驱动：依赖海量数据来训练模型。

小练习

1. 思考生活中接触到哪些人工智能应用？
2. 找一个你感兴趣的应用领域，比如推荐算法或语音助手，我们可以逐步深入探索！

下一步，你想学习什么？或者我们可以进入 机器学习的基础！