人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智能從狹義上來說，可以分為兩個部分，一個是以研究人工智能本身的機器學習，一個是以研究人工智能應用的領域。

把人工智能比喻成一個人的話，機器學習就好比人的大腦，機器人的眼鏡、耳朵、手等等都是人工智能的應用。

機器人的大腦——機器學習

基本定義：機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

例如，國際象棋電腦深藍（Deep Blue）在一場國際象棋比賽中擊敗了世界冠軍加裏·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)。圍棋機器人AlphaGo，擊敗了李世石和柯潔。

現在機器學習已經進入到深度學習這一階段，目的是模仿人腦的思維過程，經常用於圖像和語音識別。深度學習的出現導致了我們今天使用的(可能是理所當然的)許多技術。你有沒有把一張照片上傳到你的Facebook賬戶，只是為了暗示給照片中的人貼上標簽？Facebook正在使用神經網絡來識別照片中的面孔。或者Siri呢？當你問你的iPhone關於今天的棒球成績時，你的話語會用一種復雜的語音解析算法進行分析。如果沒有深度學習，這一切都是不可能的。

現在應該清楚的是，機器學習有巨大的潛力來改變和改善世界。通過像谷歌大腦和斯坦福機器學習小組這樣的研究團隊，我們正朝著真正的人工智能邁進一大步。但是，確切地說，什麽是機器學習能產生影響的下一個主要領域？

物聯網

物聯網（Internet of Things），或者說IOT，是指你家裏和辦公室裏聯網的物理設備。流行的物聯網設備是智能燈泡，其銷售額在過去幾年裏猛增。隨著機器學習的進步，物聯網設備比以往任何時候都更聰明、更復雜。機器學習有兩個主要的與物聯網相關的應用：使你的設備變得更好和收集你的數據。讓設備變得更好是非常簡單的：使用機器學習來個性化您的環境，比如，用面部識別軟件來感知哪個是房間，並相應地調整溫度和AC。收集數據更加簡單，通過在你的家中保持網絡連接的設備(如亞馬遜回聲)的通電和監聽，像Amazon這樣的公司收集關鍵的人口統計信息，將其傳遞給廣告商，比如電視顯示你正在觀看的節目、你什麽時候醒來或睡覺、有多少人住在你家。

聊天機器人

在過去的幾年裏，我們看到了聊天機器人的激增，成熟的語言處理算法每天都在改進它們。聊天機器人被公司用在他們自己的移動應用程序和第三方應用上，比如Slack，以提供比傳統的(人類)代表更快、更高效的虛擬客戶服務。

自動駕駛

我個人最喜歡的下一個大型機器學習項目是最遠離廣泛生產的項目之一。然而，目前有幾家大型公司正在開發無人駕駛汽車，如雪佛蘭、Uber和Tsla。這些汽車使用了通過機器學習實現導航、維護和安全程序的技術。一個例子是交通標誌傳感器，它使用監督學習算法來識別和解析交通標誌，並將它們與一組標有標記的標準標誌進行比較。這樣，汽車就能看到停車標誌，並認識到它實際上意味著停車，而不是轉彎，單向或人行橫道。

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【科普】不止於RPA，人工智能應用之——機器學習