因为AlphaGo的出现，过去的年可谓是人工智能元年。记得当时我们正在苏州封闭研发ThPlatform，工作之余讨论到人机对战的真正意义，并不在于技术上的突破，而在于对人们固有知识的影响，人工智能的应用会如雨后春笋般诞生，以后没有人工智能的软件以后你都不好意思开口了。大家都在问，自己的工作与人工智能有什么关系，如何在自己的工作中应用人工智能，如何在软件中植入人工智能的基因，使用人工智能应该从何处入手，学习人工智能应该从哪里开始，更深层次的问题是人工智能能否代替人类，作为一个程序员，人工智能是否会代替人类写程序···这里根据我们团队的实践介绍一下如何在软件中应用人工智能。
人工智能（AI）的目标是增强智能（IA），而不是替代人类人工智能并不是一个新概念，40年代维纳的《控制论——关于在动物和机器中控制和通讯的科学》就是人工智能。但早年的人工智能受限于计算能力，更多在解决模型的计算速度和精度上存在着诸多问题。近年来随着云计算技术的发展，计算机的计算能力提高了，同时随着大数据的发展，更复杂的计算问题可以用更多的数据进行修正，人工智能的可用性大大提高。但是我们从目前人工智能应用的情况可以看到，人工智能并不能替代人类，例如在图像识别、语音识别等方面的突破，仅仅是让机器更加聪明而已，还远远没有达到人类的程度，作为人类的智能助手更加合适。
理清人工智能、机器学习、深度学习、统计等基本概念之间的关系把人工智能的方法应用到软件中，我们先梳理清楚几个概念之间的关系：
人工智能（ArtificialIntllignc）是一个大的概念，是让机器像人一样思考甚至超越人类；
机器学习（MchinLarning）是实现人工智能的一种方法，机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；
深度学习（Dplarning）又是机器学习的一种实现方式，他是模拟人神经网络的方式，用更多的层数，更多的神经元，然后给系统输入海量的数据，来训练网络；
统计学是机器学习和神经网络的一种基础知识，从传统分工来看，统计学一般是数学、统计等专业研究的方向，而机器学习是计算机科学的研究方向，但是目前大家的研究成果越来越殊途同归，有统计学的大师就认为统计实际上一直在从事机器学习的工作。
对于深度学习、统计的专家来说，他们更加北京白癜风专科医院那里最好北京中科医院是假的吗
