1.1　什么是人工智能

首先，我们来界定一下接下来所要讨论的人工智能（AI）的定义和范畴。

AI是Artificial Intelligence的缩写，中文是大家广知的“人工智能”。它可以理解为使机器具备类似人类的智能，从而代替人类去完成某些工作和任务。

读者对AI的认知可能来自于《西部世界》《超能陆战队》《机器人总动员》等影视作品，这些作品中的AI都可以定义为“强人工智能”，因为它们能够像人类一样去思考和推理，且具备知觉和自我意识。这就是所谓的强人工智能，即指具有完全人类思考能力和情感的人工智能。“弱人工智能”则是指不具备完全智慧但能完成某一特定任务的人工智能。这样的弱人工智能系统，能够在特定的任务上、在已有的数据集上进行学习，同时能够在今后没见过的场景预测上获得比较好的结果。这种“弱人工智能”就在我们身边，早已服务在大家生活的方方面面了，已经开始为社会创造价值。比如语音助手，它集成在智能手机、智能音箱、轿车里，甚至是我们的智能手表中。最常见的一种应用场景是，我们说“Hi Siri，帮我查查明天上海的天气”，语音助手立即响应我们的要求，告知我们天气情况。这里面涉及了机器如何听懂、理解人类的意图，然后在互联网上找到合适的数据，再回复给我们。

还有一个常见的应用场景是，机器人电话客服，相信大家平时都接到过一些推销电话（甚至是骚扰电话），电话那端和人类的声音是完全一样的，甚至能够对答如流，但是我们有没有想过，和我们进行交流的其实只是一台机器呢？

这个其实是最接近大家普遍认知的人工智能，无奈要让机器完全理解人类的自然语言还是“路漫漫其修远兮”，特别是人类隐藏在语言里面的情感、隐喻，机器要理解起来依然是困难重重。所以，自然语言处理（NLP）一直被视为是人类征服人工智能的一座高峰。在网上可以搜索到很多关于自然语言处理的相关内容，有兴趣的读者可以进一步去查阅和了解。

相比于理解自然语言，计算机视觉的发展就顺利得多，它教计算机能“看懂”一些人类交给它们的事物。比如在停车场出入口处汽车牌照的识别，以前得雇一个专职人员天天守在出入口处登记车牌号、计算停车费、缴费后放行等，现在几乎是一个摄像头即可搞定所有的事情。

在购物的应用场景中，如Amazon的无人超市，能够通过人脸识别知道顾客是不是来过、以前有没有在这家超市购物过，从而给顾客推荐他们心仪的商品，使顾客获得更好的购物体验。

除了身边这些“有形”的能看能听的人工智能产品或服务，那些帮助人类做决策、做预测的人工智能系统也是人工智能技术的强项。

比如刷抖音的时候，后端服务器会学习用户的喜好，推荐越来越符合用户胃口的视频。

再比如说专业性更高的医疗行业，你有没有想过，自己学医八年，从20到28岁，呕心沥血孜孜以求，到头来仍然有可能被新技术所取代。笔者的一个朋友的儿子是医疗影像专业的，在一家医院工作，有一次一起交流的时候发现他对自己的前景充满了担忧：他说一个影像科的医生，从学习到出师，需要花费十余年的时间；这些X光片或者CT、核磁共振的片子及其诊断结果，如果让人工智能诊疗系统来进行判断，可能只需要几秒钟就能完成，而且机器诊断的准确率还会明显地高于人类医生，同时成本也更低。

对于家庭生活场景中的应用，在每年的CES（国际消费类电子产品展览会）中我们都会看到全球智能家居厂商发布的硬核产品。2019年科沃斯发布了第一款基于视觉识别技术的扫地机器人DG70，它可以识别家里的鞋子、袜子、垃圾桶、充电线，当然除了用到视觉识别系统之外，还需要机身上各种各样的传感器信息的融合处理，才能在清扫复杂家居环境时实现合理避障。