《TensorFlow技术解析与实战》——第1章　人工智能概述 1.1什么是人工智能

有人说，人工智能在世界范围的流行，是因为那盘围棋。2016年3月，谷歌公司的AlphaGo向韩国棋院围棋九段大师李世石发起挑战，而这棋局走法的可能性有361!种，最终AlphaGo战胜了这场“棋局数比可见宇宙中的原子数还多”的智力游戏。2015年11月9日（在距这场比赛前4个月），谷歌公司开源了它的第二代深度学习系统TensorFlow，也就是AlphaGo的基础程序。

图灵测试是计算机科学之父英国人艾伦·图灵提出的，这是一种测试机器是否具备人类智能的方法。图灵设计了一种“模仿游戏”：远处的人在一段规定的时间内，根据两个实体——电脑和人类对他提出的各种问题来判断对方是人类还是电脑。[1]具体过程如图1-1所示。C向A和B提出问题，由C来判断对方是人类还是电脑。通过一系列这样的测试，从电脑被误判断为人的概率就可以测出电脑的智能程度，电脑越被误判成人，说明智能程度就越高。

以上是人工智能应用的两个例子。百度百科上给出的人工智能的解释是：“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。人工智能是计算机科学的一个分支，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。”[2]

那么，机器是如何实现人类的智力的呢？其实，机器主要是通过大量的训练数据进行训练，程序不断地进行自我学习和修正来训练出一个模型，而模型的本质就是一堆参数，用上千万、上亿个参数来描述业务的特点，如“人脸”“房屋地段价格”“用户画像”的特点，从而接近人类智力。这个过程一般采用的是机器学习以及机器学习的子集——深度学习（deep learning），也就是结合深度神经网络的方法来训练。所以说，深度学习方法是能够迅速实现人工智能很有效的工具。

　

AlphaGo的原理　

更详细的论文见谷歌公司发表在《自然》（Nature）上的论文《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》。