人工智能计算机苹果版-智能电表怎么人工断电

前言

近几年来人工智能的话题那是炙手可热。在国内很多大佬言必谈机器学习和大数据；在美国刚毕业的人工智能 PHD 也是众人追捧，工资直逼 NFL 四分卫。人工智能甚至成为了互联网领域茶余饭后的话题 —— 仿佛不懂人工智能就是落伍了。

笔者作为一名 iOS 开发者，对于如火如荼的人工智能和机器学习，也保持了密切的追踪和了解。这篇文章就是总结我在硅谷和西雅图的所见所闻，抛砖引玉的与大家分享一下我对于人工智能的思考。

人工智能是什么？

关于人工智能（AI），我们经常听到这样一些相关词：大数据（Big Data），机器学习（Machine Learning），神经网络（Neural Network）。那么这些词到底有什么区别？我们来看下面一则小故事。

从前有个程序员叫牛顿。他定义了一个方法来计算自由落体的速度：

1

2

3func getVelocity（TIme t： second） -》 Float {

return 9.8 * t

}

他是怎么得到这个方法的呢？牛顿自己被一个苹果砸中之后，做了大量的逻辑推导和实验论证之后，得到了这个公式。这是目前传统意义上的写程序方法 -- 理解清楚了事物的内在逻辑和真相后，由人来定义方法。直到今天人工智能计算机苹果版，绝大多数程序都是这么写出来的。

而所谓的人工智能，就是机器自己定义方法。人工智能的实现方法有很多，比如可以让机器来模拟大脑，然后像人一样思考，从而定义方法。机器学习只是另一种实现人工智能的方法，就是由大数据定义方法。假如牛顿时期就有机器学习，它得出自由落体速度的过程是这样的：

收集尽可能多的自由落体实验数据。假如收集到的数据如下

负责人速度 （m/s）时间 （s）

伽利略9.81

牛顿19.62

达芬奇29.43

亚里士多德304

分析数据。机器学习会分析出，亚里士多德的数据有误不予采纳。其他三人的数据满足同一规律。

定义方法。根据上面数据，机器学习得出结论人工智能计算机苹果版，速度 = 时间 * 9.8。

随着数据收集得越多，机器学习得到的结论就越准确。其实人类学习的过程也十分类似：书上有大量的知识（加工的数据），我们看了之后进行理解思考，然后得出自己的结论。