人工智能vs象棋人工智能丨人工智能原理关于人工智能的知识

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一想到人工智能，我们最先想到了就是语音识别、自动驾驶、人脸识别。

语音识别现在及其普通，现在的智能手机上面都有一个语言识别机器人。小米手机的小爱，苹果手机的siri，华为手机的小艺，OPPO的小布……。自动驾驶最著名的就是 特斯拉的自动驾驶，毕竟以前出新闻。

人脸识别就十分普通了，学校门、飞机、高铁都有用于门禁的人脸识别。手机上同样也有人脸识别支付、验证。

但其实这些都是人工智能中一个小小的分支神经网络。神经网络属于机器学习中的一个算法，而机器学习则是人工智能的一个分支。

就是这个分支中的分支使得人工智能再次被推上热潮，使得成为各个国家科技角逐的方向之一。其地位甚至和玄之又玄的量子力学相提并论。

神经网络虽然与生物学上的神经网络取了同一个名字，但是两者的相关性或许并不相同。人脑是自然界最复杂的系统，其复杂程度即使到了现在人们也没能够彻底将其弄清楚。但是神经网络的确借鉴了生物上的神经网络行为。

让神经网络走上神坛的是神经网络下面的分支卷积加上神经网络，卷积神经网络CNN。卷积神经网络是在神经网络前加上了卷积操作，卷积操作本质就是对特征的提取。卷积神经网络成功将图片识别的准确率提高到了一个台阶，一个跨越瞬间引起了轰动，该影响如核爆一般迅速在全世界扩散，造成的影响到了如今都没有消散。在CNN之后，循环加神经网络（RNN）使得自然语言处理突破。对抗加反向加神经网络（GAN）使得计算机更够自己生成数据有点计算机开始创作那味。强化学习加神经网络使得电脑在玩游戏上超越人类，同时也使得自动驾驶有了新的方向。例如曾经被预言的计算机在围棋上很难战胜人类被阿尔法狗打破。

以神经网络为基础，衍生了很多算法使得人工智能有了很大的突破，至少现在我们生活上已经随处可见。其中最为出色的就有计算机视觉、自然语言处理……

神经网络最重要的意义是推动了整个人工智能的发展。这就有点向一只龙头股带动整个行业的热度的感觉

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