人工智能设备是什么?如何训练人工智能?

人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型)，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络)。电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：
(1)输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。
(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。
(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。
(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。
(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然(自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等)，创造第二自然(即人化自然，如人造房屋、车辆机器等)的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是”智能模拟”的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。人工智能与人脑在功能上是局部超过，整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能，物质的属性。电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。这就进一步证明了意识本质的原理。人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。人工智能是人类意识自我认识的产物。电脑的出现，意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来，物化为物质的机械运动。这不仅延长了意识的器官，也说明意识能反过来创造”人脑”。这是意识对人脑的巨大的反作用。从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用，意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。人工智能引起了意识结构的变化，扩大了意识论的研究领域。电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。它不仅能完成人脑的一部分意识活动，而且在某种功能上还优于人脑。如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑，记忆和动作的准确性不如电脑。因此，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。电脑不仅依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。同时思维模拟，也把思维形式在思维中的作用问题突出出来，为意识论的研究提出了一个重要课题。

人工智能人才争夺战已经打响，如何打造优秀人才，教你3招
随着近年来我国人工智能发展迅速，人才之争的问题愈发凸显。人工智能发展之争，归根结底是人才之争。国内外企业巨头都在“抢”人工智能人才，通过各种途径、各种方法“喊”人才紧缺。如何利用几代人的时间培养出智能科技、智能产业和智慧社会人才。
(1) 了解神经网络
神经网络是一种以人脑为模型的机器学习。它通过一种允许计算机利用新数据的合成来学习的算法创造出一个人工神经网络。在这个阶段，你需要通过了解神经网络的每个细节来开始你的深度学习。你需要了解这些网络是如何利用智能做出决策的。神经网络是人工智能的核心，你需要彻底弄懂它！
(2) 熟悉大数据基本知识
获取大数据的知识不是一项强制性的任务，但我建议你为自己配备大数据的基础知识，因为所有的人工智能系统都只处理大数据。拥有大数据的基础知识将是一个很好的优势，因为它将帮助你设计出更优化和更现实的算法。
(3) 掌握优越技术
如何优化它。深度学习算法消耗了系统的大量资源，需要对系统的各个部分进行优化。优化算法帮助我们最小化(或最大化)一个目标函数(错误函数的另一个名称)E(X)，它是一个依赖于模型内部中可学习参数的数学函数，模型的内部参数对于有效地训练模型并产生准确的结果起着非常重要的作用。这就是为什么我们要使用各种优化策略和算法来更新和计算这些模型参数的最优值，从而优化模型的学习过程和模型的输出。
(4) 学习编程语言
学习一种或最多两种编程语言，并深入理解它。你可以从R语言、Python语言，甚至Java语言中选择！永远记住，编程语言只是为了简化你的生活，而不是用来定义你的生活。我们可以从Python语言开始，因为它比较抽象，并且提供了许多可以使用的库。
在目前弱人工智能的状况下，已经有很多的挑战出现了。那么如果像专家预测的那样，在未来2040年或者2060年进阶到强人工智能时代，社会可能会发生翻天覆地的变化。

学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

建议还是办一个培训班学校，这是人工智能的所有课程，要是感兴趣的话，可以了解一下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发

第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发

第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发

第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战

这两年人工智能发展很快，从之前的谷歌AlphaGo机器人战胜世界围棋冠军，到百度无人车，京东和亚马逊的无人仓库分拨中心，还有很多人工智能的相关应用，可见人工智能的前景一片大好，于是就有很多人想要去进行人工智能学习。人工智能学习路线推荐给你：
阶段一是Python语言（用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程）；阶段二是Linux初级（用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装）；阶段三是Web开发之Diango（5周+2周前端+3周diango）；阶段四是Web开发之Flask（用时2周）；
阶段五是Web框架之Tornado（用时1周）；阶段六是docker容器及服务发现（用时2周）；阶段七是爬虫（用时2周）；阶段八是数据挖掘和人工智能（用时3周）。
在这里，小编还想给大家推荐一本人工智能学习必备书籍：《人工智能基础教程(第2版)》系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。
《人工智能基础教程(第2版)》共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法；
第2部分为知识与推理，讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；
第3部分为学习与发现，讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术；
第4部分为领域应用，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的最新成果有所了解。
《人工智能基础教程(第2版)》强调先进性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化和电信等it相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可供从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员参考。

说实话，人工智能涉及到领域和课程太多，看了其他的回答，很专业，但我觉得对于你这样完全零基础的小白来说，其实并不适合，学习门槛还是很高的。我现在在科大讯飞工作，我们这边最近上线了一个AI大学，里面的课程浅显易懂很符合零基础的人学习。AI 大学是讯飞开放平台发起搭建的国内首个AI在线学习平台，为所有AI群体提供学习分享和经验交流的机会，秉承“开放、学习、互动、共享”的平台理念，旨在为AI领域开发者、兴趣爱好者、专业学习群体等提供AI专业技术课程、平台运营资源、学习互动支持等服务。

里面包含了这些内容：

1. 精品在线课程：AI大学提供覆盖语音合成、语音识别、AIUI、麦克风阵列等多个核心业务领域的课程，包含技术能力、解决方案、行业剖析等多个维度。

2. 最新线下活动：每月一期的线下交流活动，技术沙龙、产品发布、创客交流……讯飞技术大咖与你面对面交流，分享多年从业经验。

3. AI开发者互动论坛：所有AI爱好者的在线交流基地。最常见的问题和最精华的回复汇聚在此，帮助开发者快速排雷。

4. 前沿的知识干货：整合行业内AI相关的资讯信息，为用户提供有价值的内容和服务，每周定期更新AI领域最新黑科技、开发者关注话题资讯

5. 高校政府合作：AI大学联合多方资源，给学员提供技术、场地、高校培训等各类支持与帮扶，致力于给学员提供一站式教学内容，并助力孵化

授课的老师都是行业内的专业人士，包括刘庆峰–科大讯飞董事长、吴霁虹–人工智能专家学者

、宋继强–Intel中国研究院院长、陈云霁–寒武纪董事长、李远清–华南理工大学博导

、徐立–商汤科技CEO、朱靖波–小牛翻译创始人、陈志刚–讯飞AI研究院副院长

建议你可以去看下，登录AI大学官网http://ai.xfyun.cn即可，对了，里面还有个专属的通行证可以看下，除了全年的免费课程，还可以直接参加科大讯飞的线下发布会。

最后，希望能对题主有用，有问题也可以与我交流。

第一步：复习线性代数。
懒得看书就直接用了著名的——麻省理工公开课：线性代数，深入浅出效果拔群，以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍；
第二步：入门机器学习算法。
还是因为比较懒，也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标->数学推演->伪代码）。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是所有问题都需要用神经网络来解决；
多说一点，这个课程里详细介绍的内容有：一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。
第三步：尝试用代码实现算法。
依然因为比较懒，继续直接使用了著名的——机器学习 | Coursera ，还是吴恩达教授的课程，只不过这个是极简版的cs229，几乎就是教怎么在matlab里快速实现一个模型（这套教程里有神经网络基本概念及实现）。这套课程的缺点是难度比较低，推导过程非常简略，但是这也是它的优点——让我专注于把理论转化成代码。
第四步：自己实现功能完整的模型——进行中。
还是因为比较懒，搜到了CS231n Winter 2016 – YouTube ，主要介绍卷积神经网络在图像识别/机器视觉领域的应用（前面神经网络的代码没写够？这门课包你嗨到爆~到处都是从零手写~）。这门课程的作业就更贴心了，直接用Jupyter Notebook布置的，可以本地运行并自己检查错误。主要使用Python以及Python系列的科学计算库（Scipy/Numpy/Matplotlib）。
在多说一点，这门课对程序员来说比较走心，因为这个不像上一步中用matlab实现的作业那样偏向算法和模型，这门课用Python实现的模型同时注重软件工程，包括常见的封装layer的forward/backward、自定义组合layer、如何将layer组成网络、如何在网络中集成batch-normalization及dropout等功能、如何在复杂模型下做梯度检查等等；最后一个作业中还有手动实现RNN及其基友LSTM、编写有助于调试的CNN可视化功能、Google的DeepDream等等。（做完作业基本就可以看懂现在流行的各种图片风格变换程序了，如 cysmith/neural-style-tf）另外，这门课的作业实现非常推崇computational graph。
关于用到的系统性知识，主要有：
线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多；
高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。（对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。答主这里想要说的是，当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。）
需要用到的编程知识也就是Matlab和Numpy了吧，Matlab是可以现学现卖的；至于Python，就看你想用来做什么了，如果就是用来做机器学习，完全可以一天入门，如果想要做更多好玩的事，一天不行那就两天。

想要自学人工智能，那么需要先循序渐进地学习几门基础知识：
1、高等数学
2、线性代数
3、概率和数理统计
4、一门计算机语言（Java/C++/Python and the like)
5、算法
一定要自学的话，除了看书，建议看51cto学院的人工智能课程视频，否则不太容易学好。除此之外，还要啃这几门知识：1、计算原理；2、模式识别；3、人工智能导论
接下来要看你喜欢哪个具体方向了，NLP、图像还是语音，相关书籍就不推荐了。强烈建议NLP方向哈，我们需要更多的同行。 这时需要：1）找个开源框架多练练手了，2）多看国际会议经典论文。记住：算法不是万能的，多读数据，会有灵感。

下面，我就来较为详细地告诉你吧：

一、学高数(微积分与变换、数列、矩阵、模式识别、自然语言处理、图形图像识别与处理；
二、学神经网络原理与应用；
三、学智能家居原理与控制；
四、学电子设计(数字电路、模拟电路、嵌入式编程、PCB印刷电路板设计、计算机接口应用)；
五、学电气设计(PLC编程、电机拖动、步进电机、伺服电机、低压电器控制)；
六、学机械设计(力学、机械原理、机械制图、制造工艺、CAD应用、SOLIDWORKS应用)；
七、学软件编程(C/C++语言、数据库、网络编程、ANDROID环境APP开发、摄像头编程)；
八、学心理学(心理学基础、性格、习惯、表情与心理、肢体语言与心理、声音语言与心理)；

学完这些之后，买计算机&C/C++编程环境、买数据库软件、买CAD/SW开发软件、买工业探头摄像头、买局域网组网器件:网线.路由器.水晶头.网线测试仪.网线压线钳、设计上位机软件、买嵌入式开发板&设计下位机嵌入式程序、设计控制电路SCH与PCB&按元器件清单采购电子元件、买卡尺.卷尺.真尺.角尺.各种标准紧固件&设计机械图纸、加工机械零部件、采购各种信号线缆及动力线缆、采购常用钳工工具&电动工具&氩弧电焊机、采购电子开发用仪器仪表:数字万用表、数字示波器、任意波形信号发生器、电烙铁等电子常用工具。

前提是：学好上述1-8条、精通上述各种软硬件工具、动手能力要超强！

这样，就可以完成你的想法了。

希望对你有用，一家之言，仅供参考！~