人工智能技術以及國內產業鏈現狀分析
物聯網、大數據、人工智能等科技熱詞這幾年似乎每天都在科技頭條中輪番出現，到底哪一種技術對人類社會的發展有更大的推動作用呢？不知道有沒有人有這樣的疑惑，事實上，它們都是未來的趨勢，彼此之間并不矛盾。
有人說，萬物互聯的時代，大數據是未來的新石油。怎么去理解這一句話呢？我們知道，物聯網技術主要是實現物理世界（現實世界）和信息世界的融合，從而獲取到現實世界海量、動態、多態以及關聯的數據。而大數據概念，正是對于這些數據的抽象描述，通常是指大小已超出傳統意義的尺度，并且軟件工具難以捕捉、存儲、管理與分析的數據。再者就是人工智能技術，它是建立在大量數據的基礎上的一門技術，可以讓機器像人一樣去思考。
說到人工智能，就不得不提到機器學習和深度學習。很多人對此不是很了解，在這里我就用一張表示集合的圖來直觀地描述下三者的關系。
圖1 機器學習是人工智能的一個分支，而深度學習又是機器學習的一個分支
人工智能、機器學習、深度學習技術的辨析
1、人工智能
圖2 人工智能——讓機器像人一樣思考
人工智能技術是1956年提出的，被認為是21世紀三大尖端技術之一，是對人的思維和意識的信息過程的模擬。人工智能的概念很寬泛，從表面上可以理解為讓機器像人一樣能思考并解決問題。其實，人工智能核心技術包括很多的方面，推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。
通常情況下，我們按照實力將人工智能分為以下三大類：
弱人工智能：擅長于單個方面的人工智能。比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數據，它就不知道怎么回答你了。
強人工智能：人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多。
超人工智能：超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強數倍的，而最終能否實現，業界并無統一說法。
人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮其具體的結構是否與人類大腦相似或相同。另一種是模擬法，它不僅要看最終呈現的結果，還要求其結構也與人類大腦相似或相同。
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