AI究竟是什么？为何AI具有极强的学习能力？
AI究竟是什么？为何AI具有极强的学习能力？
人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术和方法，通过计算机程序和算法实现对现实世界的模拟和模仿，以达到智能化的目的。AI的核心是深度学习算法，而深度学习的核心是人工神经网络。
AI究竟是什么？
AI的英文全称是Artificial Intelligence，中文翻译过来就是人工智能。它是一种模拟人类智能的技术和方法，它通过计算机程序和算法实现对现实世界的模拟和模仿，以达到智能化的目的。AI 的本质是让计算机能够像人类一样思考、学习、判断和决策，从而实现自主的智能行为。
现实中有很多AI的应用案例，比如：
- 机器翻译：在翻译软件中输入“你好吗？”，如果是汉译英，软件会非常快速精准地返回“How are you？”
- 车牌识别：很多停车场的进出口都会设置自动识别车辆车牌信息的设备
- 数据分析预测：研究人员经常使用一些AI算法来对大数据进行分析和预测，比如基于历史气象数据对天气进行预报，基于某一支股票历史数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标）进行股价的预测
为何AI具有极强的学习能力？
AI的核心其实就是深度学习算法，而深度学习的核心就是人工神经网络。研究人员通过构建不同的人工神经网络，出现了各种知名的神经网络，诸如BP神经网络、CNN神经网络，RNN神经网络、LSTM神经网络、Transformer神经网络等等。而这些人工神经网络的本质就是基于一些复杂的数学模型对各种离散数据进行拟合，通过不断的学习，能够建立极其复杂的数学公式（一个深度学习网络的学习参数少则几千，多则上亿），一旦模型成功建立，就可以对图像数据、时间序列数据进行处理分析。说白了，AI的底层还是基于数学公式和数学函数，只不过这些数学公式和函数，通过人工很难去建立。
下面，我们通过一个简单的序列预测案例来说明AI的强大之处：
假设有一个序列，这个序列的构造为 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9……
如果让你预测第11个数字是多少。我们通过肉眼观察分析，发现这是一个周期性序列，对于第11个数字，我们会脱口而出是1，当然这是正确的。但是让你根据个序列的特点手动建立一个函数，即使我们知道它就是一个周期函数，可能在短期内也很难建立。
倘若，序列是下面这种情况：
1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 2 4 6 8 10 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 2 4 6 8 10……
让你去预测第31个数，通过仔细观察分析，无疑也是1，但是这种情况下又如何建立数学模型呢？这时候AI就可以隆重登场了。通过构建人工神经网络，比如使用LSTM模型（长短期记忆网络）就可以在极短时间内建立好数学模型，从而预测得到上面这两组序列的下一个数字。