技能提升网很多人一听到AI，脑子里闪过的就是科幻电影里那些会思考、有感情，甚至还能统治世界的机器人。说实话，这个想法差得有点远。绝大多数我们今天用到的AI，更像是“高级工具”，而不是“人造大脑”。 它们没有意识，也没有情感，只是在执行人类设计好的任务。
事情的真相是，AI这个词被用得太广了，几乎成了一个筐，什么都能往里装。导航软件、购物网站的商品推荐、甚至你手机上的人脸解锁，都被叫做AI。 这些应用确实让生活方便了，但它们和电影里那种能跟你谈天说地、还能自己做决定的“智慧生命”完全是两码事。很多时候，我们以为的“智能”，其实只是复杂的程序在执行命令而已。
我们现在接触到的几乎所有AI，都属于“弱人工智能”，也叫“狭义人工智能”。 这个“弱”字不是说它能力不行，而是说它的应用领域非常狭窄，只能干一件特定的事。 比如，下棋的AlphaGo，它能打败世界顶尖的围棋高手，但你让它去识别一张猫的照片，它就做不到了。同样，给你推荐电影的AI很懂你的口味，但它没法帮你开车。 它们都是“专才”，在一个领域里做得很好，出了这个领域就什么都不会了。
与之相对的，是“强人工智能”，也叫“通用人工智能”（AGI）。 理论上，这种AI应该拥有和人类一样的思考、学习和创造能力，能应对各种不同的任务。 也就是说，它不仅能下棋、开车、推荐电影，还能写诗、作曲、做科学研究。但现实是，强人工智能目前还只存在于理论和科幻作品里，没有任何一个系统能达到这个水平。
所以，第一个需要搞清楚的事实是：我们现在天天在用的，是弱AI，它是个工具，不是伙伴。把一个只能执行特定任务的程序想象成有自我意识的生命，是目前最大的误解之一。
AI、机器学习、深度学习，到底是什么关系？
另一个常见的混乱点，是分不清人工智能、机器学习和深度学习这几个词。很多人会把它们混着用，但实际上，它们之间是包含关系，就像套娃一样。
人工智能（AI）是最大的那个套娃，是一个最宽泛的概念。它的目标是让机器能够像人一样思考和行动。 所有能让计算机模拟人类智力的技术，都可以算作人工智能的范畴。 这个概念早在1956年就被人提出来了，所以它并不是一个新技术。
机器学习（Machine Learning, ML）是中间那个套娃，它是实现人工智能的一种方法。 传统的编程是人给机器写好一套规则，机器严格按照规则执行。但机器学习不一样，它不是直接告诉机器怎么做，而是给机器大量的数据，让它自己从数据里“学习”出规律来。
举个例子。如果要写一个程序识别垃圾邮件。传统的方法是，程序员写下很多规则，比如“如果邮件里有‘发票’、‘中奖’这些词，就把它标记为垃圾邮件”。但这种方法很笨，骗子换个词，规则就失效了。而机器学习的方法是，找来几百万封邮件，有人工标好的“垃圾邮件”和“正常邮件”，然后把这些邮件都“喂”给一个算法。这个算法会自己分析，找出垃圾邮件和正常邮件在用词、格式等方面的细微差别，然后自己总结出一套识别规律。 当有新邮件进来时，它就能根据自己学到的规律来判断是不是垃圾邮件。 这种方式更灵活，效果也更好。
深度学习（Deep Learning, DL）是最小的那个套娃，它是机器学习里一个更专门的分支。 它的核心是一种叫做“人工神经网络”的算法，这个算法的结构受到了人脑神经元的启发。 神经网络有很多层，数据输入后会在这些层之间进行复杂的计算和传递，就像信息在人脑的神经元之间传递一样。 “深度”指的就是这个网络的层数非常多。
相比普通的机器学习算法，深度学习特别擅长处理那些非常复杂、抽象的数据，比如图片、声音和自然语言。 你手机的人脸识别、语音助手，背后用的基本都是深度学习技术。 因为它可以自动从原始数据中提取特征，不需要人来告诉它应该关注什么。比如识别一张猫的图片，传统的机器学习可能需要人先告诉它猫有尖耳朵、胡须这些特征。但深度学习模型可以自己从成千上万张猫的图片中，从最简单的像素点开始，逐层学习，自己总结出猫的各种视觉特征。
所以，这三者的关系很简单：深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的一种方式。 把它们搞混，就像把“汽车”、“发动机”和“涡轮增压发动机”当成一回事一样。
AI并不会“思考”，它只是在做数学运算
我们经常听到AI“学会”了什么，或者AI“理解”了什么。这些词很容易让人产生错觉，以为AI真的像人一样在思考。但实际上，AI的“学习”和“理解”跟人类的认知过程完全不同。它的本质是数学和统计。
当一个AI模型在“学习”时，它其实是在调整自己内部数以亿计的参数。 整个过程可以看作是在解一个巨大的数学题，目标是找到一组最佳参数，让模型在处理特定任务时，输出的结果和正确答案之间的误差最小。这个过程依赖大量的计算，而不是什么灵感或顿悟。
比如我们和AI聊天，感觉它好像能理解我们说的话，还能给出很有逻辑的回答。但它的“大脑”里并没有一个叫做“理解”的区域。它只是把我们输入的话变成一串数字，然后在它庞大的数据库里进行概率计算，找出最有可能接在我们这句话后面的下一句话是什么，然后把这个概率最高的句子输出给我们。整个过程，从头到尾都是数学运算，不涉及任何真正意义上的理解或情感。
这也是为什么AI有时会一本正经地胡说八道。因为它并不真正知道自己在说什么，它只是在根据概率生成文本。如果训练数据里存在偏见或错误信息，AI也会把这些偏见和错误学进去，并在它的回答中反映出来。 它没有能力去判断信息的真假对错，因为它根本就不懂什么是“真”，什么是“假”。
所以，不要把AI人格化。它是一个非常强大的工具，能处理海量数据，找出人类难以发现的模式。 但它没有意识，没有常识，更没有价值观。 把它当作一个超级计算器，而不是一个有思想的伙伴，才能更准确地认识它，也才能更好地利用它。认识到这一点，你对AI的理解就已经超过了大多数人。
