近几年，
人工智能AI是被提及的概念。阿尔法狗，苹果的siri，google assistant，微软小冰，
百度大脑，无人驾驶，AI等等，都被冠以人工智能的概念，不说好像不好意思一样。那么AI的实现技术有哪些呢？
1. 传统的机器学习
传统的机器学习是一种归纳法，主要思想是通过一些特征样本，试图从样本中发现一些规律，提取特征值，然后把这些特征放到各种机器学习模型中，实现对新的数据和行为进行智能识别和预测。
这种实现方式的的理论基础其实就是统计学，也是人类观察世界，认识世界的一种方式。不过缺点是：需要人工整理好大量的、尽量覆盖全的样本，是无疑是一个巨大的工作。
2. 深度学习
传统的机器学习是要输入特征样本，而深度学习是试图从海量的数据中让机器自动提取特征，深度学习也是一种机器学习，这种方式需要输入海量的大数据，让机器从中找到弱关联关系，这种方式比传统机器学习方式减少大量人工整理样本的工作，识别准确率也提高了很多，让人工智能在语音识别、自然语言处理、图片识别等领域达到了可用的程度，是革命的进步。
深度学习实现方式源于多层神经网络，把特征表示和学习合二为一，特点是放弃了可解释性，寻找关联性。简单白话一下深度学习的工作原理：一个神经元就是一个分类器，神经元模型就是不停的分类，形成规模效率和网络效率，最终高质量的特征值就奇妙的产生了。不过缺点是：神经元的参数调整依然高度依赖人的经验。
3. 其他更好的人工智能技术？
现在很多网站要求输入验证码来验证登录，这里的目的是防止机器人模拟登录，比如12306要求你找出某一类物品，现在机器还不能很好的通过模式识别出来，但是人类可以。反过来来讲，如果让机器收集人类的这些验证码的识别结果，是否让机器学会人类的识别模式？目前已经很多公司开始了以人工的人工智能方法。当然还有更多更好的方法在不断探索中。
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