人工智能曾经被认为是一个遥远的梦想，一项未来的技术，但现在已经不是了。曾经被用作研究领域的东西现在正涌向现实世界。如今，人工智能无处不在——在你工作的工厂，你学习的学校，银行，医院，甚至在你的**里。他们是自动驾驶汽车的眼睛，Siri和Alexa的声音，天气预报背后的巫师，机器人辅助手术背后的手，等等。今天，人工智能是现代社会无处不在的一部分。在过去的几年里，人工智能在许多IT技术中的出现几乎是一夜之间发生的。

后来，机器学习成为人工智能的一种强大方法，它允许计算机从输入的数据中学习，而不需要显式编程。这还不是全部。计算算法，称为深度学习，提供了编程方法的框架。尽管深度学习是在大约十年前发明的，但它植根于20世纪60年代生物激励神经网络领域开发的技术。近年来，在当前人工智能和深度学习的新浪潮中，神经网络以不同的名称和意义，在不同的背景下，有力地重新融合。

什么是人工智能(artificial intelligence)？

人工智能（AI），有时被称为机器智能，是指能够模仿人类认知技能的机器。这是一个创造智能机器的想法——那些和人类一样聪明或比人类更聪明的机器。尽管这个想法已有数百年历史，但随着数字计算机的兴起，它已成为主流。人工智能是计算机科学的一个分支，它强调创建执行任务与人类一样好或比人类更好的计算机程序，而不必担心这些程序是否真的以人类的思维方式思考。人工智能有很多形式、大小和算法。如今，人工智能无处不在——从工厂、学校到银行、医院，从电视机到牙刷，从智能**的芯片到驾驶的汽车，从Siri到Alexa，无处不在。

什么是神经网络(neural network)？

“神经网络”一词是指由人工神经元或节点组成的网络，这些神经元或节点模糊地受到构成动物大脑的生物神经网络的启发。在某种程度上，它构成了许多现代人工智能的基础。事实上，研究表明，人工智能目前的含义和应用不过是对神经网络所赋予的独特属性的发展，即机器学习、深度学习等。神经网络代表了植根于计算机科学、物理学、信息科学等多个学科的一种有良好基础的范式，心理学和工程学。神经网络是由相互连接的节点组成的网络，其功能松散地基于动物神经元。如今，神经网络被广泛应用于解决问题、客户研究、数据验证、销售预测、风险管理等领域。

人工智能与神经网络的区别

定义

–人工智能（或AI）是计算机科学的一个分支，它强调创造体现某种智能的智能机器，而不是人类展示的自然智能。人工智能是指能够模仿人类认知技能的机器。另一方面，神经网络指的是一个由人工神经元或节点组成的网络，这些神经元或节点模糊地受到构成动物大脑的生物神经网络的启发。神经网络是由相互连接的节点组成的网络，其功能松散地基于动物神经元。

目标

–AI基本上围绕强AI和弱AI工作。弱人工智能指的是使用先进的算法在有限的功能集合内执行某些问题解决任务，而强人工智能则支持这样一种观点，即机器能够真正发展出与人类平等的人类意识。神经网络代表了一种根植于许多学科的良好范例，包括计算机科学、物理学、信息科学、心理学和工程学。神经网络的目的是学习识别数据中的模式，以便做出决策。

应用

–今天人工智能是现代社会无处不在的一部分。人工智能的应用范围很广，从自动驾驶汽车到Siri和Alexa，以及天气预报和临床诊断。人工智能用于解决各种行业的复杂任务，包括教育、健康、娱乐、交通和公用事业。神经网络发展了以大脑为模型识别复杂模式的算法。人工神经网络的应用包括文本分类、命名实体识别、释义检测、模式识别、欺诈检测、自然语言处理等。

人工智能与神经网络：比较图

总结

毫无疑问，人工智能是这个数字时代最重要的技术。人工智能不仅仅是一种东西；它是一切事物的组成部分。今天，人工智能是现代社会无处不在的一部分。事实上，它无处不在——从**里的芯片到汽车里的GPS系统，Siri和Alexa的声音，无人驾驶飞机的大脑，天气预报的巫师，协助手术的手等等。神经网络是一种机器学习方法，它形成了许多现代人工智能的基础。它们指的是由人工神经元或节点组成的网络，这些神经元或节点的灵感来源于构成动物大脑的生物神经网络。