人工智能属于IT吗？想去培训转IT行业，但是被告知有好多门不同的技术要选一种，怎么选呢

人工智能的发展，给时代带来了新的气象，比如人工智能的人脸识别，目前在警队之中，就是非常重要跟有用的帮手，有潜逃在线的犯罪分子难逃它的法眼。IT培训认为人工智能已经在越来越多的领域中，得以施展它的才华，它的风华正茂，本科生想学人工智能怎么办

本科生想学人工智能怎么办目前人工智能对很多人来说，有一种致命的吸引力，不少本科生未来的职业规划，首选就是进入人工智能行业。那么本科生想学人工智能怎么办自然不能够对他加以劝阻，如果他是真心的根据自己的兴趣和能力，选择学人工智能，考虑学人工智能，那么得对他予以支持。

人工智能行业，不是谁都能够进入的，本科生你想学人工智能，你真的做好准备了吗确定好了，那么自学人工智能，对于有着比较多的自由时间的本科生，来说是最佳的选择吗自学人工智能，要看看人工智能本身的学习难度大不大，要看看你自身的资质是什么样的。

人工智能的学习，不仅要学习高等数学，还得掌握一些机器学，还得掌握一门编程语言等等，人工智能的学习涵盖各个方面的内容，你要想学好人工智能，首先好好的估量下自己，其实你打算如何进行人工智能的项目实践练习呢这也不得不是一个特别重要的，你必须思考到位、实践到位的问题。

人工智能现在很火，一方面是各种产品的实际运用视频（比如天猫精灵，比如机器人抗震救灾），另一方面是非常火爆的大数据和深度学习。看起来效果很好，但是实际上目前都是在鹦鹉学舌的阶段，费了大量的人力和算力，只是针对了一些特定任务，并且背后依然是人告诉机器该怎么做。

现在的人工智能，概括来说是处于大数据，小任务阶段。未来的人工智能，是小数据+多任务。数据其实就是外在环境的因果，任务就是智能生物与生俱来的生存价值本能。

前者，外在环境的因果，这就是物理学的本质：“相信世界存在完整的因果链条，并去找到它”。后者，生物的生存本能，这是达尔文的进化论思想，因此未来的人工智能，也可以看做是牛顿和达尔文的思想结合。

可以分为以下六个大方向：计算机视觉（可以理解成图像识别处理）、自然语言理解交流、认知与推理（物理和社会常识）、机器人学（机械相关）、博弈与伦理（伦理其实就是各方博弈的最终平衡态）、机器学习（目前最火的深度学习就是其中一种）。

这些方向曾经分的很远，现在就向战国六雄（历史上是七个）一样互相渗透，有朝一日可能会像秦国统一一样合并为一体。

现阶段，比如还原一个三维场景，是采用多角度拍摄多张的特征点比对，来建模。但是实际上人脑看一张二维的照片就能还原出三维场景了。靠的是常识推理。比如几何推理，照片中的椅子高度应该和人的小腿差不多高（这样才能坐得舒服），而精度是依据任务循序渐进的，比如要去拿个杯子，并不需要一开始就知道距离456m，只需要知道大约三四米，然后在靠近的过程中调整精度即可。

另一个任务驱动的研究如下，给机器一个挖土的任务，机器能够在一堆物品中找出最好用的工具。组1是训练的数据，到组2就是机器自己挑选了，到组3，只剩下石头，就像石器时代的原始人一样。目的是完成挖土的任务，目的是找出可以握且有尖头的物体。而不是现在流行的图像识别（找出一堆物品中的铲子，把铲子换成石头就茫然了）。

未来的图像识别应该和推理小说中的侦探一样，不仅能看到东西，还能想到这东西意味着什么，可以用来作什么。

这是一个人和另一个人（机器）的交流图。底部的那个椭圆代表了人类社会的常识。这就是机器认知现在研究的领域，主要是通过关注人的行为，进行猜测，然后后验。

语言则是左边，中上，右边三个椭圆。一次完整的对话，两个人之间至少要表达五个脑袋minds：我知道的东西、你知道的东西、我知道你知道的东西、你知道我知道的东西、我们共同知道的东西。

语言的交通过程中涉及信息的编码，这里可以参考古代的象形文字，对于生成模型来讲语言就是视觉，视觉就是语言。

分解每一步任务

建立一个利益函数，在对环境建立一个流态函数。博弈就是流态函数与利益函数的动态平衡。

这个通讯学习的构架里面，就包含了大量的学习模式，包括以下七种学习模式（每种学习模式其实对应与图中的某个或者几个箭头），这里面还有很多模式可以开发出来。

（1）被动统计学习passive statistical learning：上面刚刚谈到的、当前最流行的学习模式，用大数据拟合模型。

（2）主动学习active learning：学生可以问老师主动要数据，这个在机器学习里面也流行过。

（3）算法教学algorithmic teaching：老师主动跟踪学生的进展和能力，然后，设计例子来帮你学。这是成本比较高的、理想的优秀教师的教学方式。

 (4) 演示学习learning from demonstration：这是机器人学科里面常用的，就是手把手叫机器人做动作。一个变种是模仿学习immitation learning。

（5）感知因果学习perceptual causality：这是我发明的一种，就是通过观察别人行为的因果，而不需要去做实验验证，学习出来的因果模型，这在人类认知中十分普遍。

（6）因果学习causal learning：通过动手实验， 控制其它变量， 而得到更可靠的因果模型， 科学实验往往属于这一类。

（7）增强学习reinforcement learning：就是去学习决策函数与价值函数的一种方法。

截取原文片段代表个人感受。在尝试总结过程中也感到，失去详细的案例很难表现出作者原意的精髓，再次附上原文链接

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有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。

学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，一般在2W左右，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。

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