人工智能（AI：Artificial Intelligence）是指一种模拟人类智能的技术和系统。

人工智能通过模拟和模仿人类的思维、学习、推理、判断、决策和创造能力，以及实现对复杂问题的理解和处理能力。

人工智能的核心是使计算机能够进行自主学习和适应，具有自主思考、自主决策和自主行动的能力。

它涉及到多个学科领域，包括计算机科学、认知科学、心理学、语言学等。人工智能技术有很多应用领域，包括机器学习、自然语言处理、图像识别、语音识别、专家系统、智能机器人等。

一、人工智能的数学基础

人工智能本质上就是一个统计工具，底层就是去解决数学问题。可以说人工智能各种超炫的技能，底层都是数学问题。

人工智能最主要的依赖的数学是统计学、概率论、微积分、线性代数。

统计学是一种研究数据的科学，它帮助我们理解和解释现实中的现象。可以把统计学想象成一种工具，就像是一把放大镜，可以让我们看到数据中隐藏的模式和规律。

概率论是研究随机事件发生的可能性的数学分支。可以把概率想象成是一个天气预报员，根据过去的记录和现在的条件，预测未来的可能性，比如根据云的形状和风向来预测是否会下雨。

微积分是研究变化的数学分支，它帮助我们理解事物的增长和变化过程。可以把微积分想象成一辆汽车的速度表，它告诉我们汽车的速度是多少，或者汽车正在加速还是减速。

线性代数是研究向量、矩阵和线性变换的数学分支。可以把线性代数想象成是一台魔法箱子，我们可以把不同的东西放进去，然后进行组合和变换，最后得到令人惊奇的结果，就像变出了一个新的东西一样。

二、人工智能的发展历史：机器学习的出现

不管什么编程语言，本质上就是处理逻辑的，开始的时候在程序中包含着逻辑处理的数据，也就是程序本身就包含了特定逻辑的结果，程序发布之后，这些逻辑和结果就是固定的，不可改变。

这里就存在一个问题，如何出现新的情况怎么办？

一种方法是，修改程序本身，这当然不是一个好办法。有没有其他办法呢？当然有。

那就是逻辑与数据的分离。

逻辑写在程序里面，而数据存储在一种就做数据库的东西里面。

这样出现新的情况，在逻辑不变的时候，只需要修改数据的数据就可以了。目前几乎所有的程序都是这样的逻辑，比如电子商务网站、手机APP。

如果用逻辑和数据分离的方式实现人工智能，那就是把数据做的足够全，含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，这就是上个世纪60年代兴起的专家系统。

现实世界的复杂性不是专家系统可以解决的，那么怎么办呢？能不能把所有的情况都学习一遍，通过学习之后，然后再去处理相关的问题，计算机的学习开启了机器学习。

机器学习就像是教一台机器如何做事情，就像教一个孩子学习新的知识一样。你可以想象，当孩子第一次学习骑自行车时，父母会先帮助他们保持平衡，然后慢慢让他们懂得自己如何保持平衡。在这个过程中，机器学习算法就像是父母，机器就像是孩子，需要通过观察和实践来学习如何骑自行车。

机器学习算法可以通过事先提供的数据和指示，帮助机器识别和理解模式和规律。比如，我们可以给机器一堆图片，并告诉它哪些是猫，哪些是狗。然后机器就可以根据这些训练数据来学习识别猫和狗的特征，以便以后看到新的照片时能准确地说出猫还是狗。

这就好像把孩子放在一个房间里，给他看不同形状和颜色的球，并告诉他哪些是圆的，哪些是方的。然后，当你给他一个新的球时，他可以用他之前学到的知识来判断它是圆的还是方的。

机器学习的目标是让机器变得越来越聪明，就像孩子学习越来越多的知识一样。但是，机器学习需要大量的数据和训练才能达到较好的效果，就像孩子需要不断的重复和练习才能掌握新的技能一样。

机器学习的学习过程：就是通过构建预测函数，通过预测值与真实值比较，计算出误差，构建出损失函数，通过大量的数据训练，寻找损失函数的最小值，然后带入预测函数，进行未知数据的预测。

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