MOOC_AI | C01人工智能概述

00 | 写在前面

大多数课程的第一课，都会对课程内容做一个基本的介绍，其核心离不开三个方面：为什么学？学什么？怎么学？根据不同老师教学风格，可能会补充介绍发展态势，引出未来挑战与期望。

在多数人理解中，上述内容可以纳入“课程概述”范畴。

自己也始终对“概述”抱有类似概念上的认识。只是最近孩子偶然问起什么是人工智能时，一时语塞，不知该从何处、以何种线索向孩子做简要说明。

猛然发觉，原先熟悉的“概述”，已经涵盖了人工智能的基本信息与基本问题，完全可以作为对人工智能最基本的“知识图谱”。

比如对于汽车而言，我们每天驾车上下班，可以说再熟悉不过。如果有人让你谈谈对汽车的认识，你会不假思索地描述汽车的品牌、外形结构，发动机排量，驾乘体验等；但是却很难向对方解释发动机、离合器、防冻液的工作机理，因此一旦汽车出现故障，我们往往会求助于专业修理服务，而非自己上手。

如果将关于汽车的外形结构、驾乘体验等描述为“基本认识”，而将汽车动力系统等内部机制原理描述为“深层认识”，那么可以说：我们大多数人对汽车都保有基本认识，但是较少的人具备深层认识。

现实中是可以理解的。不同于远古人，科技发展推动生产力提升，千变万化的生产力工具和生活服务产品走近千家万户，并且还在不断创新迭代。相比于远古人对手头木棒的了解，我们反而对周边工具的了解更少了。

但是，若想对世界保有常识，就应当对周围万物保有必要的“基本认识”，而对于关系更为紧密的事物，则需要深入探究内在机理，举一反三，学以致用。

我更愿意将这类对世界的基本认识，称为“通识”。

从这个意义上说，人工智能概述，也可以作为AI的通识。

01 | 什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，AI），可以定义为“以机器为载体的人类智能或生物智能”。
其中有两个关键词：“智能”与“机器”。

011 | 关于“智能”的认识

若将具有智能的个体称为智能体（Agent），就可以从智能体具备的行为功能中尝试理解“智能”：

• 能感知：智能体（Agent）能够接收视觉、听觉、触觉、味觉等多维传感器数据，感知这个世界的信息

• 能认知：智能体（Agent）能够综合分析处理感知到的世界信息，对事物进行分类判断以及预测，如识别桌面上摆放的水果是苹果而非鸭梨，预测滚动的小球会从桌面掉落等

• 能交互：智能体（Agent）改变周围环境并从中接收反馈的能力，常见的如不假思索的本能反应和审慎思考后的分析决策并付诸实践

人类作为自然进化的结果，具有独特的大脑结构，借助丰富的神经网络，实现上述感知、认知与交互功能。但是若想复现上述智能表现，又该如何实现呢？

012 | 可计算思想

简单的智能可以看作是自主完成某项任务的表现。那么什么样的任务是可以自主完成的呢？

联想教孩子做饭的场景，现场演示洗菜、热锅、翻炒等一系列工序，孩子也会逐渐习得相应步骤。赋予智能体智能的过程，应该也可以按照上述方法实现，前提是可以将“做菜的步骤”描述给智能体。

推而广之，如果可以将一个任务的执行步骤，通过有限步清晰具体的步骤描述出来，那么该任务显然具备了智能体自主学习的可能性。

这恰恰是可计算思想的萌芽。

现实世界中并非所有任务都是可计算的，其实有大部分任务是不可计算的，比如对于费马猜想：当整数n＞2时，关于x，y，z的方程没有正整数解：

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