两周前，我们学习了智能的前半部分——人类智能，着重强调了智能解决问题的能力，它包括感知、抽象、识别和推理等多个方面。通过生理、心理和行为测试，使得人类的智商得以量化。而这周，我们又一起研究了智能的后半部分：人工智能，使得对智能的概念更加清晰。

人工智能的发展经历了很长的阶段。计算机科学和人工智能的先驱是图灵，被称为计算机科学之父、人工智能之父。人工智能的发展并不顺利，机器定理使得人工智能得以诞生，而在后来，人工智能又经历了漫长的反思发展期，在此期间，机器翻译发展乏力，漏洞百出；而后来，人工智能走到了应用期，专家们将人工智能与生活实际联系起来，是的人工智能不再是一个虚无缥缈的概念，人工智能由此转向实用。到了上世纪九十年代，人工智能稳步发展，互联网的出现也使人工智能得到更大层次的应用，不断推动人工智能的创新和实用。现如今，人工智能已进入蓬勃发展期，深度学习，与大数据兴起带来了人工智能的爆发，物联网云计算使得人工智能触手可及。

那么，基于此，我们给出人工智能的概念：人工智能是一种具有智能的数学模型、计算程序和执行系统，能够胜任和完成人类或自然智能所从事的职能和任务。简单地说，人类利用人工智能，使得能够更容易地解决问题。

生物学和人工智能紧密相连。毫不夸张地说，人类的每一个情绪其实都是无数个神经元在相应的状况下给出的特定反应。大脑中无数个神经元及其他的生物结构共同构成了大脑的神经网络。当人体受到外界相应的刺激后，细胞输入脉冲，通过树突传达至细胞核，再经轴突传递到轴突末梢，经由细胞间隙液传递给下一个神经元。这样，很多个信号，得以汇聚，大脑对这种信号做出相应的应答，由此人类可以对外界的某种刺激做出特定的反应。简单点说，这其实就是个输入——传递——应答——输出的过程。然而，这种看似简单的机理，却是非常复杂的智能系统。

智能系统有两种工作模式，分别是学习和应用。我们先来谈谈第一个，学习。顾名思义，人工智能的学习系统，就是只能在不断修正、完善自己的过程。由外界输入某种信号，人工智能系统根据这些信号，不断进行自身能力的提高，例如提高自己的运算能力，增大自身的存储能力，增强连接能力和感知能力等等。人工智能的学习可以通过“模仿人类”、“自然进化”等方式实现。当然，这里所说到的“模仿人类”并不是我们口头的意思，而是在人工智能方面更高一层次的意思。

智能系统的应用能力就是将改善好的人工智能应用到实际，使其解决问题的能力得以体现。如果说人工智能的学习是一种“输入”状态的话，那么它的应用就是一种“输出”状态。人类将人工智能进化到某一顶尖的水平，目的就是使得人工智能得以被人类所利用，从而使得人类的生活更加便捷。智能通过应用层面，能够向外界输出分析、综合、判断后的数据，给人们的行动以参考，为问题找到相对来说最优的解决方案。

智能当中最核心的部分当属智能算法。然而，智能算法的能力是有限的，在算法表现和问题范围二者之间也是“鱼和熊掌不可兼得”。对于一般算法来说，可能适用的问题范围非常广，然而对每一个问题输出的“数据”，即得到的解决方法（算法表现）却总是不尽人意；而对于专门化算法来说，在某一个问题范围内，输入数据后得到的算法表现与现实情况拟合的非常好，但其利用的范围有限，也只能用到那很小的问题范围中。

通过上面的讨论我们可以看到，当今社会，在互联网、物联网、大数据等技术的加持下，人工智能发展的十分迅速，应用的领域也越来越广泛。但是，我们也应当看到，现在的人工智能也不是万能的，它也有一定的局限性。所以，未来人类的任务，就是想办法怎样将人工智能的能力变得更加强大，使其能够更好的服务于人类。我也相信，在未来，人工智能必定能更好的发挥功效，使得人类进入智能时代。