一.人工智能基础知识概述

人工智能致力于模拟、延伸并拓展人类智能，目标是赋予机器完成那些通常依赖人类智能才能处理的复杂任务的能力。在深入理解人工智能之前，明晰 “智能” 的内涵至关重要。那么，究竟何为智能？

智能建立在一定知识储备的基础之上，是一个包含有目的的感应、基于知识的思考以及相应行为反应的综合过程。感应是智能体对外部环境信息的察觉与获取，如同人类的感官接收外界刺激；思考则是对所积累知识进行加工、推理、判断的过程，借此挖掘信息背后的关联与规律；而行为反应是依据思考结果，智能体对外界做出的针对性行动，以实现既定目标 。

从学术层面来看，人工智能是一门专注于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。其核心诉求是使机器具备类似人类感知事物、思考问题以及学习新知识的能力。

依据不同的应用场景与能力层级，人工智能可划分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能聚焦于特定领域问题的解决，例如图像识别系统专门用于识别图像中的物体类别，语音识别软件致力于将语音准确转换为文字，它们在各自擅长的领域发挥作用，但功能较为单一，不具备跨领域的广泛认知与处理能力。与之相对，强人工智能拥有全面的认知能力，能够理解、学习并适应各种不同领域的任务，甚至在诸多方面超越人类表现，具备人类般灵活的思维与决策能力。不过，就当前的技术发展水平而言，人工智能仍处于弱人工智能阶段 。尽管在众多特定领域取得了显著突破，如医疗影像诊断辅助、智能语音助手、工业自动化中的质量检测等，但距离实现强人工智能所设想的全面智能形态，仍存在诸多技术瓶颈与挑战有待攻克 。

二.人工智能三要素

在人工智能产业技术的宏大版图中，算法、算力（计算能力）、数据（信息大数据）构成了最为关键的三要素，同时，这三者也成为人工智能企业激烈竞争、一决高下的核心战场。倘若将人工智能形象地比作一架设计精巧、性能卓越的飞机，那么这三要素之间便存在着紧密且独特的关系 。

数据：

数据堪称飞机翱翔天际所需的燃料，对于人工智能而言，海量的数据是其赖以生存和发展的根基。人工智能系统需要从纷繁复杂的大量数据中进行深度学习，这些数据就如同为算法精心准备的经验知识模板，为算法的训练提供了丰富且必不可少的 “养分”。可以毫不夸张地说，充足、高质量的数据是人工智能算法开展有效训练的前提条件，是推动人工智能不断进化的源动力。没有大量数据的支撑，人工智能算法就如同无米之炊，难以发挥出其应有的效能 。

算力：

算力扮演着为飞机提供前进动力的关键角色，它能够在规定的有效时间内，精准且严格地执行算法所下达的指令。随着数据呈爆发式增长，以及算法的持续优化与革新，对算力的要求也水涨船高。强大的算力是确保人工智能系统高效运行的保障，它能够快速处理海量数据，加速算法的训练与迭代过程。在当今数字化时代，数据的规模和复杂度与日俱增，只有具备足够强大的算力，才能满足人工智能在各个领域不断拓展应用的需求，让人工智能这架飞机能够以更快的速度、更稳定的姿态在智能的天空中驰骋 。

算法：

算法宛如飞机的控制中心，它负责接收各类信息，并据此发布精准的指令。在人工智能系统中，算法将数据（如同燃料）巧妙地转化为最终推动系统运行的动力（即算力），从而指挥着人工智能这架飞机沿着既定的方向高速前行。当下，我们所提及的算法，大多聚焦于机器学习算法，尤其是深度学习算法。深度学习算法凭借其独特的神经网络结构和强大的学习能力，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了令人瞩目的成果，成为推动人工智能技术飞速发展的核心力量 。

谈及算法与深度学习，就不得不深入了解机器学习的概念。机器学习是一门融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多领域理论的交叉学科。它致力于让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策。而深度学习作为实现机器学习的核心技术手段，通过构建具有多个层次的神经网络模型，能够自动从大量数据中提取复杂的特征和模式，极大地提升了机器学习的效果和应用范围。从图 2 - 2 清晰可见，机器学习是实现人工智能的关键途径，而深度学习则是达成机器学习的重要技术方法之一，它们共同构成了人工智能技术体系的基石，推动着人工智能不断迈向新的高度 。

三.人工智能技术体系

回顾人工智能的发展历程，其技术体系主要涵盖两大核心部分：知识推理体系以及以机器学习为主要手段构建的经验知识模板生成体系 。

知识推理体系

知识推理体系聚焦于如何对知识进行表示、获取以及运用，其中蕴含了多种逻辑和推理方法。知识表示这一环节，着重解决如何将人类知识巧妙转化为计算机能够理解与处理的形式，只有完成这一转化，计算机才能对知识进行后续操作。而知识推理则是基于已有的知识储备，运用特定的推理规则和方法，推导出全新的知识。这两者相辅相成，共同构成了人工智能的核心要素，赋予机器学习知识、理解知识以及运用知识进行决策的能力。例如在专家系统中，通过精心设计的知识表示形式和高效的推理机制，系统能够模拟人类专家解决复杂问题，为各领域提供专业的决策支持 。

经验知识模板生成体系

在当下的人工智能技术发展进程中，以机器学习为实现手段的经验知识模板生成体系占据了主导地位。该体系的核心任务是从海量的既有数据中挖掘出数据模型与规则，进而构建起经验知识模板。正如图 2 - 3 所展示的那样，当前人工智能技术体系呈现出清晰的三层架构，分别为 AI 基础层、AI 技术层以及 AI 应用层 。

AI 基础层：包括硬件、算力、存储等。

AI 基础层作为整个技术体系的底层支撑，囊括了硬件设备、强大的算力以及高效的存储系统。硬件方面，从通用的 CPU 到专为人工智能计算优化的 GPU、FPGA、ASIC 等芯片，为各类人工智能算法的运行提供了物理载体。算力则决定了数据处理和算法执行的速度与效率，在数据量呈指数级增长的今天，强大的算力成为推动人工智能发展的关键因素。而存储系统负责存储海量的数据以及训练好的模型，保障数据的安全与快速调用，是人工智能系统稳定运行的重要保障 。

AI 技术层：将机器学习和深度学习算法应用于3种技术，即自然语言处理技术、计算机视觉技术和大数据处理技术。

AI 技术层是人工智能技术体系的核心部分，它将机器学习和深度学习算法广泛应用于自然语言处理技术、计算机视觉技术以及大数据处理技术这三大关键领域。算法作为技术应用的基石，在这一层发挥着至关重要的作用。

在自然语言处理应用领域，以大模型为技术支撑的 ChatGPT 备受瞩目。本质上，ChatGPT 是一款先进的自然语言处理工具，它能够依据输入的文本信息，生成流畅自然的语言文本，无论是回答复杂的问题、创作各类文章，还是进行实时对话交流，都展现出了卓越的性能。这背后依靠的是大规模的语言模型训练，通过对海量文本数据的学习，模型掌握了语言的结构、语义和语用规律，从而实现了高质量的自然语言交互 。

在计算机视觉应用方面，人工智能技术借助多个隐藏层构建深度神经网络模型，并通过大量的图像或视频数据进行训练。这些训练好的模型能够对图像或视频中的物体、场景进行精准识别、分类、定位与分割等操作。例如在安防监控中，计算机视觉技术可以实时监测异常行为、识别可疑人员；在自动驾驶领域，帮助车辆识别道路标识、行人、其他车辆等，为自动驾驶的安全性提供关键技术支持 。

在大数据应用范畴，人工智能深度涉足数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、数据挖掘以及数据可视化等多个环节。通过数据采集技术获取多源异构的数据，运用数据处理技术对原始数据进行清洗、转换等操作，使其符合后续分析要求。数据存储技术保障数据的持久化和高效访问，数据分析和数据挖掘技术则从海量数据中发现潜在的模式、趋势和关联，为决策提供数据驱动的依据。最后，数据可视化技术将复杂的数据以直观易懂的图表形式呈现，方便用户理解和使用数据 。

AI 应用层：涉及制造、电商、物流、交通、安防、医疗等行业场景，通过使用人工智能技术来解决行业中的问题，提高生产效率。

AI 应用层将人工智能技术广泛应用于制造、电商、物流、交通、安防、医疗等众多行业场景，旨在通过人工智能技术解决行业中存在的实际问题，提升生产效率，优化服务质量，推动行业的数字化转型与创新发展。在制造业中，利用人工智能进行质量检测、设备故障预测与维护，能够降低生产成本，提高产品质量。电商行业借助人工智能实现个性化推荐，提升用户购物体验，促进销售增长。物流领域运用人工智能优化配送路线规划、智能仓储管理，提高物流效率。在交通方面，实现智能交通信号控制、自动驾驶辅助等功能，缓解交通拥堵，提升交通安全。安防行业依靠人工智能进行智能监控、人脸识别，增强公共安全防范能力。医疗领域利用人工智能辅助疾病诊断、药物研发等，提高医疗服务水平 。

综上所述，人工智能技术体系的各个层次相互关联、协同作用，从基础支撑到核心技术，再到广泛的行业应用，共同构建起了一个庞大而复杂的智能生态系统，为人类社会的发展带来了前所未有的机遇与变革 。

四.人工智能应用开发

人工智能的应用需要数据、场景与工程技术能力的紧密结合，从场景应用价值、技术标准建设、产品综合性能、安全与隐私等方面综合考虑。

为了实现用户只需要告诉计算机要“做什么”，无须说明“怎么做”，计算机就可自动实现程序的设计这一目标，人工智能应用的开发周期可以分为：数据、人工、智能（算法）和系统化4层，如图2-4所示。

数据阶段即完成数据采集，获得高质量的源数据。人工阶段即完成数据整理、数据分析、自动或半自动化数据标注，让数据成为算法的有效数据。智能（算法）阶段即通过一系列的特征提取、模型创建、模型训练、模型测试来生成目标模型。系统化阶段即完成人工智能系统的生成和测试，之后进行系统发布及部署安装、维护、升级。总之，人工智能的应用是一个复杂的过程，需要经过多个阶段部署、反复迭代以及优化，这其中的每个阶段都需要精细的规划和执行，才可确保最终的人工智能应用程序能够满足用户的需求，并具有更好的性能。