一、如何自学人工智能

学习AI的大致步骤：

（1）了解人工智能的一些背景知识；

（2）补充数学或编程知识；

（3）熟悉机器学习工具库；

（4）系统的学习AI知识；

（5）动手去做一些AI应用；

1了解人工智能的背景知识

人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。

人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。

下图为人工智能学习的一般路线：

2补充数学或编程知识

对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。

很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。

Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。

3熟悉机器学习工具库

现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。

刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库**的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。

4系统的学习人工智能

这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。

机器学习知识主要有三大块：

（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。

（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前重要核心的人工智能知识。

（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。

在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。

传统机器学习算法的种类非常多，有些算**有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。

强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。

5动手去做一些AI应用

学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

二、人工智能发展的瓶颈是什么

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展在近年来取得了令人瞩目的进展，但是仍然存在一些瓶颈，阻碍了AI技术的发展，主要包括以下几个方面：

1.数据质量问题：AI需要大量的数据来训练和优化模型，但是现实中的数据往往存在很多噪声、不准确和缺失值等问题。这些问题会导致模型的不稳定和性能下降，进而影响AI技术的应用范围和效果。因此，如何处理和净化数据是AI技术发展中的一个重要问题。

2.算力和存储问题：AI技术需要大量的算力和存储资源来完成训练和推理等任务，而现有的硬件设备往往难以满足这些需求。虽然GPU等专用硬件可以提高运算速度，但是它们的价格昂贵，对于普通用户来说并不实用。因此，如何提高硬件设备的性能，降低成本是AI技术发展的一个难题。

3.数据隐私问题：随着AI技术的普及，个人隐私和数据安全越来越受到关注。一些AI技术需要收集和使用海量的个人数据，但是这些数据往往包含着用户的隐私信息。因此，如何保护用户数据隐私，确保AI技术的安全性和可信度是AI发展的一个重要挑战。

4.人工智能的透明度和解释性问题：AI技术往往是黑盒子，也就是说，它们的决策过程和内部逻辑很难被人类理解和解释。这种情况在涉及到法律、伦理等方面的决策时尤为重要。因此，如何提高AI技术的透明度和解释性，让人类能够理解和信任AI技术，是AI技术发展中的一个重要问题。

以上是目前AI技术发展中的一些关键问题。随着技术的不断进步和创新，相信这些问题都将得到有效的解决，并为AI技术的普及和应用打下更加坚实的基础。

三、人工智能与人类的关系

分类:教育/科学>>科学技术>>工程技术科学

解析:

近50年来，人工智能走的是一条曲折发展的道路。1990年代初，研究者深感人工智能理论及技术的局限性，从而从不同角度和层次进行反思。同时，人工智能有待于人类对人脑工作机理的深入了解，需要神经生理学、神经解剖学给出更加详细的信息和证据。

人工智能交融了诸多学科，与哲学更是密不可分。尽管事实上，新近的哲学进展基本上没给科学带来任何冲击，并且哲学的讨论对象往往是悬而未决的（Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence: Amodern Approach. NJ：Prentice Hall，1995. 817），但科学却在继续改变着我们对自己的认识。

正如恩格斯所说（恩格斯.自然辩证法.北京:人民出版社, 1972. 187）：“不管自然科学家采取什么样的态度，他们还是得受哲学的支配。问题只在于：他们是愿意受某种坏的时髦的哲学的支配，还是愿意受一种建立在通晓思维的历史和成就的基础上的理论思维的支配。”

着眼于更宽泛的视野和更远大的目标，要求从哲学角度寻求更加有效的人工智能研究方法。坚持物质决定意识的观点，辩证地看待已有的认识和方法，融合与集成各相关学科的成就和意见，是正确的出发点。

人工智能的哲学意义

人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，其核心是思维模拟。

思维

思维科学是研究思维的规律和方法的科学，钱学森将它划分为基础科学、技术科学和工程技术三部分，人工智能属于工程技术范畴（钱学森.关于思维科学.上海：上海人民出版社，1986.20）。人工智能研究中逻辑学派和心理学派之争，有时似使人感到迷惘而莫知所从，但从思维科学的角度来看，无非是形象思维和逻辑思维的关系问题，两者都属于思维科学的基础科学。抽象思维的不足在于缺乏结构的综合能力。只有形象思维才能综合出新的结构。这也许就是创造和学习终必须具有形象思维的原因（潘云鹤.模式识别与人工智能, 1991, 4(4): 7）。

不同的划分观点认为，思维科学体系的基础科学包括两大类：一类是总结人类思维经验、揭示思维对象的普遍规律和思维本身普遍规律的各种思维科学，包括哲学世界观、哲学史、认识论和逻辑学，是理论的思维科学。另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理结构和功能，揭示思维过程生理机制的神经生理学和神经解剖学等。这种观点将认识论归在思维科学的基础科学范围内。其实两种观点，

都不否认人工智能和哲学通过认识论相联系。

认识论

认识论研究认识的源泉、发展、过程、能力、作用等一般规律问题。换言之，认识论研究的是知识及其形式和局限性。哲学家强调通过大机会的观察和计算，明确什么是潜在可知的；而人工智能注重通过现有的观察和计算途径，弄清什么是可知的。而在实际情况中，人工智能和认识论在本质上是互相交融和兼备的。

认识论对人工智能的研究方向和方法具有指导意义，但并不意味它能替代具体的研究，也不表示任何人工智能的研究都要显式地考虑到认识论。由于对诸如世界的一般表达等问题还未真正达成一致，如果仅依赖从哲学中获得具体的丰富信息来编写计算机程序，人工智能将会处于非常无望的状态。

心智哲学和认知科学

心智是指人们的记忆、思想、意识、感情、意向、愿望、思维、智能等多种心理行为（章士嵘，王炳文.当代西方著名哲学家评传（2）.心智哲学.济南：山东人民出版社，1996）。普特南（H.Putnam）根据计算机科学对软件与硬件的划分，将心智与大脑的关系理解为功能状态和物理状态。西蒙（H.Simon）根据信息加工理论，认为人类思维本质上是信息加工过程，计算机也是信息加工系统，所以，计算机能思维而且能模拟人的思维。人们的心灵、精神世界历来是哲学家反思的对象，这一研究领域构成了心智哲学的主题。心智哲学在人工智能、脑科学、认知心理学、控制论、语言学等的推动下，呈现出生机勃勃的景象。

胡塞尔（E.Husserl）是第一位把心智表达的指向性作为其哲学中心的哲学家，他在心智哲学中第一次提出了关于心智表达作用的一般理论。他认为，智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动，是一种对预期事实的搜素。

与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交叉学科。它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经生理学等学科的综合，研究智能系统的工作原理。其核心思想是称为认知主义的思想，其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释。因而，一个很自然的假设就是从与计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理，把认知过程理解为信息加工过程，把一切智能系统理解为物理符号系统。

心智哲学是较认知科学高一层次的理论，但两者的相互作用和影响是毋庸置疑的。心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的理论假设，认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索。

认知心理学

认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。将人脑和计算机相类比，是发展认知心理学的一条主要途径。

认知心理学旨在认识人类的认知心理，将这种认识通过计算机程序语言表达出来；人工智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用计算机加以实现。两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能。然而，它们也存在一个重要的区别。人工智能试图且已经给计算机施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。这说明人工智能是确

实的、得到证实的。而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类智能的唯一心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证据。认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有很大假说性。

德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智能的先驱。他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系：第一，胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心。第二，胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成，及其所包含的复杂的形式结构。德雷福斯指出，人的认知能力是通过实践而发展的。这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无

限的丰富性，构成了人类所有智能行为的基础。认知心理学企图通过纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面，这种想法注定不会成功。一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什么的理解上，而这一点由于会陷入无穷的递归，所以人类永远不能完全弄清。人类智能的基础既不可能被分离出来，也不可能被清晰地理解。他还指出，胡塞尔的意识与明斯基（M.Minsky）的框架理论十分类似。人工智能在发展过程中终不得不面对日常知识的表达问题，它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的，人工智能至今仍在为之奋斗。

人工智能的物质基础

早在1950年代，就出现了两种争论激烈的观点：一种认为计算机是处理思维符号的系统，另一种认为是对大脑建模的媒介；一种致力于用计算机示例世界的形式化表达，另一种则仿真神经元的交互；一种把问题解决当作智能的范型；另一种强调学习；一种使用逻辑，另一种基于统计；一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者，另一种将自己视作神经科学。事实上，它们分别代表了符号主义学派和连接

主义学派。

心理学中，定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。符号是思维的材料，但也是物质的样式。“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同，这无疑对人工神经网络的建模具有意义。但很遗憾，目前人类对真实神经系统的了解非常有限，对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。譬如，波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部小虽具有独特之处，然而却缺乏必要的神经生理学基础（董军，潘云鹤.人工智能与认识论问题的思考提纲.见：中国人工智能进展.北京：北京邮电大学出版社，2001. 22）。

有观点认为，对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化。语言能力是人脑特有的高级功能，但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识，甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如。为此，迫切需要方**的指导，因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。

1980年代中后期，人们发现脑中存在混沌现象，由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视。从生理本质出发是研究神经网络的根本手段。混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力。混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的契机。这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟，因为人类把握自然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程，人工神经网络的初衷也非“逼真”地描***实神经系统，而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟。

神经网络的基础结构更类似于脑，而不是标准计算机的结构。它们的单元并没有真实神经元那样复杂，它们的结构与新皮层的回路相比也过于简单。尽管神经网络具有这些局限性，但仍然显示出惊人的完成任务的能力。人脑对信息的处理采用的基于符号的串行逻辑推理过程，一开始就被现代数字计算机所采用。

有趣的是，仿佛有这样一条人工智能的“定理”：一旦某种思维的功能被编成程序，人们就不再认为它是“实际思维”的基本组成部分了。而人工智能的核心总是指那些还未能编制成程序的部分。

人工神经网络还有很多根本性、基础性的问题需要解决。在某种程度上，它仅仅作为一种算法，但这不能掩盖神经网络是在思维是物质世界的产物、是人脑的机能这样的前提下的尝试和产物。无论是对史前文明的探索，还是“天”外智能的好奇，都没有理由否认物质决定意识这个基本观点。

人类智慧与人工智能

对人的特质作出解释的模型很多是来自宗教、艺术等。例如，原始艺术的象征语言把人类的原始本能和超自然世界的各种意象以特有的符号手段结构化，它们被赋予特有的形式，从而组合成各种表现形态的形象系统。这让我们不仅了解到人类智能有着不同的具体表达，也明白智能是依赖于社会生活和客观现实的。

然而，道途艰辛。把人类原始的、潜意识的思想加以分解，有如分解佛教禅宗**为迷惑心智以达到绝对虚无所下的玄秘功夫那样，十分困难。况且，要到达人类级的人工智能已被证明是困难的，而且进展缓慢。

辩证唯物主义不同意那种机器能够独立地思维、机器可以比人更聪明的观点，很重要的理由在于思维是生物长期进化、特别是社会活动的产物。哥德尔赞同人类的心智超过所有的机器的结论。计算机中能不断繁殖和**自己的人工生命如病*,初也是由人类制造的。计算机的世界完全是由科学家们设计创造的，是人脑的结晶。

庄子与惠子有如下的对话。庄子与惠子游于濠梁之上，庄子曰：“倏鱼出游从容，是鱼之乐也。”惠子曰：“子非鱼，安知鱼之乐？”庄子曰：“子非我，安知我不知鱼之乐。”惠子曰：“我非子，固不知子矣，子固非鱼矣，子之不知鱼之乐全矣。”庄子曰：“请循其本，子曰‘汝安知鱼乐’云者，既已知吾知之而问我，我知之濠上也。”（庄子·秋水）

人类智慧与人工智能孰高孰底、熟胜孰负，智能的复杂和神秘，如同这段文字本身的内涵和后代的种种解析那样，引人入胜，令人悠然神往。

探寻人工智能的发展途径

人工智能研究者愿意用精神术语描述机器有两个原因。第一，希望给机器提供知识和信念的理论以使它们能对其用户知道的、不知道的和所想要的进行推理；第二，用户对机器的了解常常能用精神术语好地表达。在人工智能的发展过程中，心理学和哲学自然而然与它互相影响。而人工智能与哲学的关系，初是通过心理学这个桥梁的。

人工智能一开始是自上而下和自下而上相结合的。自上而下或“内涵式”的表述往往给人带来一种恍然大悟的感觉，自下而上或“外延式”的表述却像一份说明书。其实，的确需要两种途径：一种是自上而下的、把思想映射于神经元群上；另一种是自下而上的、用来解释思想如何由那些看起来是杂*无章的神经元集群产生的。

认知科学发展中存在一个值得思考的奇怪现象，对诸如下棋、解密码之类的可以相对跟环境隔离的看似很困难的任务而言，计算机系统可以超过专门训练的人；然而对一些通常的通过由长期进化形成的认知功能，比如视觉和听觉，经过几十年努力发展的人工智能系统还不如婴儿的能力。大脑的智力活动必须从进化的角度、从社会和历史发展的约束的角度来研究才能得到充分正确的理解。

虽然我们必须经常遵循有统整作用和简化作用的大原则，但也必须承认在科学里存在着不可还原的复杂性。讨论人工智能与认识论的关系，当然不能替代人工智能的研究，但它可使人工智能研究者不致如入沼泽而迷失方向。然而，遗憾的是，人工智能研究者往往会忽略人工智能与哲学的联系和基本的辩证思维方法——归纳和演绎，分析和综合等。事实上，每个人在自己的思维体验中都能感到分析与综合

的频繁与重要。但是，人类对这样一对基本思维机理的研究却如此薄弱。历史地看，人工智能的发展不时地陷入没有预想到的深层困境，这提醒我们不仅应当从人工智能发展的技术问题，而且应当从人工智能的根本概念和理论上去寻找原因，人工智能需要更为宽广的眼界

和宏观的方**指导。

四、人工智能终会不会取代人类有什么依据呢

伴随着5G乃至6G时代的来临，大家已经逐渐在期待着将来的人工智能时代，想像着吃穿住行都是有人工智能智能机器人包办代替的情景，这是一个人类从没有过的全新时代，与此同时，大家也在忧虑，人工智能是否会彻底取代人类不会受到人类*纵？我的思想观点是，人工智能做为人类造就出来了的更有工作效能的专用工具，必定会取代现阶段人类的一些工作中，可是要彻底取代人类。

那就是肯定无法的，由于人工智能相对性于人类的优点尽管显著，可是其弊端也是显然的，这种缺点乃至影响了人工智能没法彻底取代人类，人工智能相对性于大家人而言，一个挺大的差异便是人工智能不容易开展自主创新，这也是由人工智能不容易对当今的工作中感到厌倦这一特点所确定的。举例说明，假如让AlphaGo学习培训下围棋得话，它很有可能一直下十几年都不容易感到厌倦，而大家人类就不好。

在我们对一件事情十分了解换句话说一件事情对咱们而言丧失神秘感的情况下，大家便会对其感到厌倦，大家发自本能反应的想要去试着新鲜的的事情，去开创新的物品，而这也恰好是自主创新的能量原动力。“人工智能”的理念在1956年才被生物学家明确提出，而第一台家庭用服务机器人的推出则在2002年，“人工智能”的真真正正普及化也就在近几年！

因此就现在看来，人工智能还处在快速发展的初期，它还处于为人类服务项目的基本上环节！在一些事情中，与人类对比，应用智能机器人事实上高效率更高一些。不论是在装配流水线或是在抢救工作人员的情形下，设备毫无疑问都能够巨大地协助步骤自动化技术，与此同时提高工作效率。