感觉人工智能前景比较好，学起来难吗

本人对人工智能有些粗浅研究，谈下个人拙见。

到底什么是人工智能？

人工智能是我们希望机器达到的智能化目标，即希望机器Thinklikepeople,Actlikepeople.而对于目前阶段，实现智能的方式是通过观测历史数据，找到数据中隐含的结构关系，从而来预测新数据，实际上目前都属于数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。

人工智能怎么学？难学吗？

既然人工智能是基于数据的智能，那么如果要真正学懂，数学知识和计算机知识都必不可少。

1、必备的数学知识

（1）线性代数（矩阵、向量、特征值、奇异值分解）

（2）概率论（概率分布模型、极大似然、贝叶斯）

（3）信息论（熵、散度）

（4）高等数学（导数、梯度）

2、必备的计算机知识

（1）数据结构

（2）python

（3）基础算法

（4）人工智能的主流框架，如Tensorflow

认识人工智能编程和传统编程的差异（需要好好理解）

1、传统编程

“程序+数据”，经过运算得到“结果”，是按照人们预先设置好的路径（有限的）去执行

2、人工智能的编程

“数据+结果”，经过运算（训练过程）得到“程序”，程序可以有无限的执行路径备选，最终执行的路径由训练集数据决定

从场景切入，学习人工智能的各种算法

比如说KNN、线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、深度学习、对抗学习、强化学习等等，这个就要入坑了，要好好啃。

总之，人工智能有一定门槛，但前景绝对是光明的，加油！

欢迎探讨交流。

到底什么是人工智能人工智能就是统计吗就是模拟吗

随着人工智能越来越成熟，在各个行业里或多或少都有了AI的影子，有时候想一想人工智能可以做人类做不到的事情，而它的本质与学习运行方式深琢磨极度令人恐惧，因为从AI的身上可以看到人也是那样进行大脑运算的，每个人很像一个有肉身的程序体。

关于人工智能就是统计和虚拟，它一定是有的，不过是一部分，统计素材是人赋予AI的，而虚拟确实存在，不过在没有搞清楚我们这个世界的起源的情况下，实际上人类到底是不是虚拟的还没有定论，那么假设我们也是虚拟的，那么AI在掌握了所有人类统计出的集合信息，还有人类交给它的高级算法后，AI在去除等级观念下，就和人类是平等的关系，甚至智力情商等会全方位碾压人类。

所以人工智能就是儿时的自己，我们教会它们什么，它们将来就会发展什么，有一天你再不会问出它们区别于人，是模拟出来，没有自我意识了。

现在人工智能前景好不好

有前景。未来世界上人工智能的世界，发展趋势是大势所趋。前景一边光明。其实人工智能早就融入到我们的生产生活中了，人工智能就是自动化。工厂企业早就自动化了。没有完成自动化转型的都倒闭了。进化要发展的方向就是高度自动化，广泛自动化，全面自动化。

华为手机说的AI拍照是什么，真的有用吗

以HUAWEIMate20（EMUI9.0）为例：

AI摄影大师是手机预置的一种相机拍照功能，该功能可以智能识别当前拍照场景，并在场景识别的基础上，对色彩和亮度进行调整，帮您拍出更好的照片。

AI摄影大师可以为您提供如下功能：

1.智能识别拍照场景，提升拍照效果：AI摄影大师支持的场景有舞台、沙滩、蓝天、绿植、文字等多种场景。识别后，AI摄影大师会自动调节相机的色彩和亮度并显示最优推荐模式（如人像、绿植、文本等），让成像效果更佳。

2.自动开启，无需手动调校相机参数：当您开启相机，进入普通拍照模式时，AI摄影大师功能会自动开启，根据拍摄场景进行智能识别，帮您免去反复调校的烦恼。系统默认普通拍照模式下自动开启。

注意事项：

1.AI摄影大师功能仅在使用后置摄像头拍照时可使用。

2.当您主动切换到人像模式、大光圈、动态照片模式后，AI摄影大师模式推荐功能将自动关闭。

3.当您主动切换到色彩模式并选择鲜艳模式时不支持蓝天、绿植、花卉、沙滩、雪景、秋叶场景的识别。其他场景下依然支持模式推荐。

现在有真正的人工智能吗

现阶段将人工智能分为两种，弱人工智能和强人工智能，现在没有实现具有情感或者独立思考的人工智能，现有实现的是弱人工智能，弱人工智能指的是可以代替人工作，但是没有情感的人工智能，深度学习算法通过大数据的训练，实现状态的转移，采用的是马尔可夫链，每一个状态之间的转移只考虑概率，不考虑目的，计划。使得在当前算力大幅度提高的情况下，可以通过每秒数万亿的计算实现弱人工智能。至于超级智能（有情感有创造力的智能）现有阶段暂时未有明确实现方式，乃至有些国际上的专家仍对其表示怀疑态度，早期人工智能分别为规则式的，和神经网络式的，最后在深度学习算法的发现，奠定了神经网络算法的地位，而不是构造一个庞大的系统，构建有各种规则，如果再过二十年，又有超越深度学习的算法实现，那么可能会出现超级人工智能，颠覆性的技术产生大概是三十年左右发生一次