什么是人工智能？
人工智能就是能够在各类环境中自主地，或交互地执行各种拟人任务（anthropomorphic tasks）的一类机器。
它是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
其近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，探究相关理论、研发相应技术，如：
判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
人工智能的生活表现？
其实人工智能并不是什么触不可及的东西
甚至一些简单、套路固定的资讯新闻，也由人工智能完成。
当然，现在的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试，利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务。
至于以实物存在的人工智能，当属现在物流仓库的小黄机器人了。它们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理、快速出入库等操作。
现在的人工智能分三个级别
现在人工智能，并没有发展到像电影中的机器人一样，那么高智能化的程度。
今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样， 以人形外貌出现在主人面前。
1、弱人工智能
也称限制领域人工智能或应用型人工智能
毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。 Alpha Go其实也是一个弱人工智能。
2、强人工智能
又称通用人工智能或完全人工智能
一个可以称得上强人工智能的程序， 大概需要具备以下几方面的能力：
a. 存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；
b. 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；
c. 规划能力；学习能力；
d. 使用自然语言进行交流沟通的能力；
+ 将上述能力整合起来，实现既定目标的能力。
3、超人工智能
假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。
如果说对于强人工智能，我们还存在从技术角度进行探讨的可能性的话，那么，对于超人工智能，今天的人类大多就只能从哲学或科幻的角度加以解析了。
人工智能的主要技术
深度学习就是
把计算机要学习的东西看成一大堆数据
然后检查经过这个网络处理，得到的结果数据是不是符合要求。
如果符合， 就保留这个网络作为目标模型；
如果不符合，就一次次地、锲而不舍地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。
这就好比输入一股水流
计算机只要调节中间层层阀门
而我们要做的，只是告诉计算机输入和预期的结果，让他自己找规律。
当然，新的输入进入时，我们也要保证已经调节好的管道不变化。
深度学习算法
是有计算机自己凑出来的模型
搭建好的“管道”只有通过各种类型“水流”的检验
才能变得越来越接近真实的世界
人工智能的应用领域
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
1、自动驾驶：最大的应用场景
自动驾驶是现在逐渐发展成熟的一项智能应用。可以想象，自动驾驶一旦实现，可以带来如下改变：
2、汽车本身的形态也会发生根本性的变化。一辆不需要方向盘、不需要司机的汽车，可以被设计成前所未有的样子。
3、未来的道路发生变化。它们也会按照自动驾驶汽车的要求来重新设计，专用于自动驾驶的车道可以变得更窄，交通信号可以更容易被自动驾驶汽车识别。
2、智慧生活，最广泛的应用场景
目前的机器翻译水平，大概相当于一个刚学某种外语两三年的中学生，做出的翻译作业。
但假以时日，不断提高翻译准确度的人工智能系统，极有可能像下围棋的 Alpha Go 那样，悄然越过了业余译员和职业译员之间的技术鸿沟， 一跃而成为翻译大师。
那时候，不只是手机会和人智能对话，我们每个家庭里的每一件家用电器，都会拥有足够强大的对话功能，为我们提供方便的服务。
3、智慧医疗：AI将成为医生的好帮手
大数据和基于大数据的人工智能， 为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持。
在AI的帮助下，我们看到的不会是医生失业，而是同样数量的医生可以服务几倍、数十倍甚至更多的人群。
医疗资源分布不均衡的地区， 会因为AI的引入，让绝大多数病人享受到一流的医疗服务。