《TensorFlow技術解析與實戰》——第1章　人工智能概述 1.1什麼是人工智能

有人說，人工智能在世界範圍的流行，是因為那盤圍棋。2016年3月，穀歌公司的AlphaGo向韓國棋院圍棋九段大師李世石發起挑戰，而這棋局走法的可能性有361!種，最終AlphaGo戰勝了這場“棋局數比可見宇宙中的原子數還多”的智力遊戲。2015年11月9日（在距這場比賽前4個月），穀歌公司開源了它的第二代深度學習係統TensorFlow，也就是AlphaGo的基礎程序。

圖靈測試是計算機科學之父英國人艾倫·圖靈提出的，這是一種測試機器是否具備人類智能的方法。圖靈設計了一種“模仿遊戲”：遠處的人在一段規定的時間內，根據兩個實體——電腦和人類對他提出的各種問題來判斷對方是人類還是電腦。[1]具體過程如圖1-1所示。C向A和B提出問題，由C來判斷對方是人類還是電腦。通過一係列這樣的測試，從電腦被誤判斷為人的概率就可以測出電腦的智能程度，電腦越被誤判成人，說明智能程度就越高。

以上是人工智能應用的兩個例子。百度百科上給出的人工智能的解釋是：“它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家係統等。”[2]

那麼，機器是如何實現人類的智力的呢？其實，機器主要是通過大量的訓練數據進行訓練，程序不斷地進行自我學習和修正來訓練出一個模型，而模型的本質就是一堆參數，用上千萬、上億個參數來描述業務的特點，如“人臉”“房屋地段價格”“用戶畫像”的特點，從而接近人類智力。這個過程一般采用的是機器學習以及機器學習的子集——深度學習（deep learning），也就是結合深度神經網絡的方法來訓練。所以說，深度學習方法是能夠迅速實現人工智能很有效的工具。

　

AlphaGo的原理　

更詳細的論文見穀歌公司發表在《自然》（Nature）上的論文《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》。