本文來自AI新媒體量子位（QbitAI）
把好看的照騙玩了一圈之後，可能她心裡想問，感覺還挺好玩的，但是什麼是AI啊。
今晚帶她出門吃聖誕大餐的時候，到你裝的時候到了。
下面給大家一些可能出現的問題和參考答案；P
除了美圖換漫畫風格的頭像，AI出現在哪些地方呢？
比如，女生逛了之後心情大好的淘寶啦，首頁就是根據個人消費習慣生成的。
還有愛聽歌的人用的網易雲音樂，裡面的今日推薦，也是根據聽歌記錄和相關算法預測的。
但AI到底是什麼呢？為什麼每個人都會或多或提到它？
大緻的定義是，人工智能研究的是，創造出可以完成特定任務的機器人，而這些特定任務原來隻能由人來完成。比如語言識别，圖像識别，翻譯，和做複雜的決策。直到現在，完成這些任務都也還需要人類介入。
難道隻是給計算機換了一個名頭？
并不是，很多計算機現在做的事算不上智能。光看字面意思的話，計算機，是計算用的，可以看做是一個高階版的電腦。計算機得到一個輸入，數字或圖像或指令，然後經過一系列預設好的計算處理後，得到一個答案。
那AI做的事和計算比，有什麼特别的？
得到這個答案之前，先需要了解一下我們人類是如何完成任務的。
如果說，看到街上有隻狗，絕大部分人都可以馬上識别出來。
哪怕我們看不到全貌，或者隻是聽到聲音，識别都不是問題。不管是卡通形象也好，奇奇怪怪的素描也好，我們都能很快地辨認。
而且我們并不需要别人把所有不同種類的狗都教一遍。
但是絕大多數計算機處理任務時并非這樣，舊版的識别軟體需要人類明确地告訴電腦，要查找哪些特征去識别一幅圖裡的内容。
認狗，和其他事情有啥子關系嘞？
認狗隻是舉個例子。
人工智能，實際上是我們人類嘗試給機器賦予可以做決策的能力。
即使基于很少的資料，缺乏明顯的規律，我們也能很好地感覺這個世界。我們學會說話，隻是通過聽和看他人的說話方式。沒有明确的指導，機器就沒有這種能力獲得新的技能。
那獲得了決策能力後呢？要幹嘛？
人工智能領域已經發展了幾十年，但是機器學習的突破才讓這塊研究又再次熱了起來。
一般來說，機器學習指的是找到大量的合适的資料，然後喂給特殊的算法，等它逐漸學會怎麼提取出有意義的規律。
用回之前那個認狗的例子，你需要向計算機輸入成千上百的标記了狗的照片，如果（學習的過程）一切順利的話，那計算機最終就能成功地辨認出它從來沒有見過的狗狗。
啊？就這樣？
當然還有其他任務啦。
在很早的時候，研究人員嘗試把這種方法遷移到其他任務上。現在，亞馬遜的Alexa智能音箱或者谷歌的翻譯軟體都多多少少包含了上述的學習訓練過程。
△ 亞馬遜的Alexa智能音箱
△ 谷歌翻譯軟體，攝像頭取詞實景翻譯，無需手動輸入。
到目前為止，大多數機器學習的應用都針對特定的任務。機器學習的算法已經能夠讓計算機執行比較精細的任務了，不過暫時隻能停留在這個地步，無法給我們更多的作用了。
那AI的未來是怎麼樣的呢？
研究人員特别感興趣的領域是通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）.
我們人類不僅僅擅長學習處理特定的任務，我們還能把知識遷移到其他領域上。一旦我們學會了拿起一個杯子，我們就不需要再從頭學怎麼拿起一本書。
AGI研究人員希望能打造出也能知識遷移的機器。是以，當AlphaGo算法不僅打敗了世界人類圍棋選手，還能學會下國際象棋的時候，DeepMind就特别激動自豪。
那AI真的會給我們帶來世界末日嗎？
不過暫時來說，現在是沒有這方面危險的。
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最後，附原文連結：
http://www.wired.co.uk/article/explain-artificial-intelligence-to-your-family-machine-learning
本文作者：Root
原文釋出時間：2017-12-25