如今人工智能的时代已经来临，过去一年，国内CS/AI方向又有很多新的变化，最明显的是各大高校纷纷设立人工智能学院，开始招收人工智能专业本科生。
最近又要开始新的一轮填报志愿，许多即将迈入大学的考生打算顺应潮流，填报人工智能专业。今天，我们就跟各位考生聊一聊人工智能是什么、学什么、怎么学、以及该如何进军AI的问题。

人工智能简介

对于普通大众来说，可能是近些年才对其有所了解，其实人工智能在几十年以前就被学者提出并得到一定程度的发展，伴随着大数据技术的迅猛发展而被引爆。

（1）人工智能的诞生

最初的人工智能其实是20世纪30至50年代初一系列科学研究进展交汇的产物。1943年，沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和瓦尔特·皮茨（Walter Pitts）首次提出“神经网络”概念。1950年，阿兰·图灵（Alan Turing）提出了著名的“图灵测试”，即如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器则具有智能。直到如今，图灵测试仍然是人工智能的重要测试手段之一。1951年，马文·明斯基（Marvin Minsky）与他的同学一起建造了第一台神经网络机，并将其命名为 SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）。不过，这些都只是前奏，一直到1956年的达特茅斯会议，“Artificial Intelligence”（人工智能）这个词才被真正确定下来，并一直沿用至今，这也是目前AI诞生的一个标志性事件。

▲图1-2 达特茅斯会议参会者50年后聚首照[1]
[1] 达特茅斯会议参会者50年后再聚首，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge和Ray Solomonoff（摄于2006年），图片版权归原作者所有。
在20世纪50年代，人工智能相关的许多实际应用一般是从机器的“逻辑推理能力”开始着手研究。然而对于人类来说，更高级的逻辑推理的基础是“学习能力”和“规划能力”，我们现在管它叫“强化学习”与“迁移学习”。可以想象，“逻辑推理能力”在一般人工智能系统中不能起到根本的、决定性的作用。当前，在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能，演进到协助引导提升人类智能，如图1-3所示。

▲图1-3 下一代人工智能
（图片来源《新一代人工智能发展白皮书》）

（2）人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

（3）人工智能、机器学习、深度学习

下面我们来介绍下主要与人工智能相关的几个概念，要搞清它们的关系，最直观的表述方式就是同心圆，如图1-4所示，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现了深度学习，今天的人工智能大爆发是由深度学习驱动的。

▲图1-4 AI、机器学习、深度学习的关系
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系为DL?ML?AI。
人工智能，即AI是一个宽泛的概念，人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。机器学习是人工智能的分支，它是人工智能的重要核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习研究中的一个新领域，推动了机器学习的发展，并拓展了人工智能的领域范围。甚至有观点认为，深度学习可能就是实现未来强AI的突破口。
可以把人工智能比喻成孩子大脑，机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这个过程中很有效率的一种学习方式。

计算机视觉：旨在让计算机理解和处理图像数据（包括图片、视频等），使计算机掌握"看"的能力。图像是典型的无结构数据，由像素组成，如何从一幅图像中自动识别不同层次的对象（如轮廓、人脸、场景等）及其复杂关联，是计算机视觉面临的挑战问题。

语音识别：旨在让计算机理解、处理和生成人类语音，使计算机掌握"听"和“说”的能力。语音也是一种典型的无结构序列数据，看似简单的一维语音信号包含着丰富的信息如内容、意图、身份、情感、信道、场景、干扰等。以语音识别为例，目前在深度学习技术的支持下，普通场景的语音转文本的效果已经得到广泛应用。而在多人、方言、强噪、远场等挑战场景下，语音识别效果还需要进一步提升。

自然语言处理：旨在让计算机理解和处理人类语言。与C++、Java等人工设计的编程语言不同，人类语言是大自然的产物，因此被称为"自然语言"。人类语言也是典型的无结构数据，由字词组合而成，如何理解一句话、一篇文章甚至一本书的意思，也是人工智能面临的挑战问题。由于语言是人类特有的传递丰富信息和知识、表达复杂思想和情绪的载体，甚至被认为是人类思考的重要工具，因此自然语言处理问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。
知识图谱：知识图谱又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
智能推荐：就是在互联网上使用数据挖掘等技术,为客户提供智能化、个性化的服务,它能够向客户推荐页面或产品,并可以引导客户有针对性的对网页信息或某些产品信息进行关注。
因此可以这样概括：人工智能是目的、结果；深度学习、机器学习是方法、工具。

人工智能学什么？

一年前，关于 AI 是否成为本科专业就引发了不少话题。至少在当时的学科规划中，人工智能的主题还是计算机科学下的二级学科。如今不少院校已设立 AI 相关方向的本科专业或者人工智能学院并实行招生计划。已经审批通过共有35所大学新增了专门的人工智能本科专业，学期四年制。当然，这其中还并不包括与人工智能相关的大数据、智能科学、自动化等方向。

部分高校名单
可以说，第一批 00 后真正赶上了全国范围内 AI 本科教育的好时机，设立 AI 本科已是大势所趋。
虽然这两年国内外已有很多高校开设了人工智能班和专业，课程设置还没有形成共识。我们可以从国内AI本科教育体系的先声——南京大学人工智能学院发布的《南京大学人工智能本科专业教育培养体系》做一些分析。

作为对比，这里列出清华大学计算机科学与技术系的选课指导清单，其中用红框标出了与人工智能有关的限选课程。

可以看到，人工智能需要学习的主要内容包括：
1、数学基础课
2、学科基础课
3、专业选修课
由此可以总结，目前看AI本科专业核心课程的设置与计算机专业相比，重叠部分要远大于差异部分。
那么，我们在选择专业课程之前，为了在将来更好地学习人工智能铺平道路，我们该如何了解并接触人工智能呢？

如何进军人工智能？

▲AI领域的本科毕业程序员， 起步明显高于其他本科毕业IT方向的程序员
人工智能时代已经到来并且被企业重视，甚至如今已经成为大学专业学科。未来的你选择人工智能专业，现在是了解和学习AI最好的时候。
日常的刷脸解锁，家里的扫地机器人，智能音箱等等，生活中处处体现着人工智能的魅力。而这些也仅是我们是所知晓的一小部分人工智能。也许你早就想了解更多的人工智能，只是没机会去了解。没关系，现在我们带你进军人工智能。
吴彦祖版苏大强了解下，换脸换的毫无违和感。

AI真的能看懂所有的东西吗?

接到的营销电话是机器打过来的？
语音助手和无人驾驶地球人都知道了，你还知道点其他的吗？
再专业点，人工智能在技术层面又分为哪些呢？

划重点

有些职业还是真会被AI取代？
那到底是怎么实现人工智能的呢？
有什么限制呢？又有什么争议呢？
选择人工智能专业的我，将学什么呢？
你一定有这些疑问
基于种种疑问，来自哈工程的郝博士为您一一解答，不用您去搜索，您想要知道的都在这里了。即使您只是一个小白，但我们用最易懂的方式让您深入认知AI。
未来选择人工智能方向的你，一定不要错过这个了解AI的机会，初窥AI之貌，感受AI魅力。为将来专业课程打下扎实基础，铺平人工智能之路！

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