問答專欄Q & A COLUMN
謝樓主提問！
人工智能與傳統(tǒng)編程并沒有太多差異，唯一的差異是需要大量數(shù)據(jù)和算力來進行模型擬合！
AI＝大數(shù)據(jù)(算料數(shù)據(jù))+算法(深度學(xué)習(xí)、基于規(guī)則、基于知識、基于統(tǒng)計等等大多是遞歸循環(huán)結(jié)構(gòu))+算力(算力非常高，智能算法才能更好的運作)
傳統(tǒng)軟件編程＝數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(相對于AI少量數(shù)據(jù))+算法(算法相對機器并不是太復(fù)雜遞歸運算較少)+算力(不需要太多算力)
三維模擬軟件＝數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(相對于普通應(yīng)用軟件中等數(shù)據(jù))+算法(跟AI算法類似，但有區(qū)別，差別相對來說不大都是遞歸或者矩陣運算)+中等算力(三維模擬軟件要的算力也不低但比起AI算法來說比較低，但相對于普通應(yīng)用軟件來說是高的，當(dāng)然有些特殊應(yīng)用軟件也可能比三維軟件高，不過大多情況是三維軟件要求比較高)
到了這里相信都明白人工智能的程序與普通軟件并沒多大差別！差別就在于算法的理解！傳統(tǒng)編程更多是基于邏輯運算！但人工智能的算法是囊括了邏輯運算的，而且多了比較復(fù)雜的建模擬合算法！只要把線性代數(shù)理解透徹！人工智能算法并不是高不可攀！
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如果把人工智能等同于編程就搞笑了，可以看看吳恩達(dá)是不是程序員，大量的人工智能的主要集中在數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)上，也就是多算法的理解和對數(shù)據(jù)的理解，或者對數(shù)據(jù)特征的理解。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)特征工程是要數(shù)學(xué)和行業(yè)經(jīng)驗結(jié)合，深度學(xué)習(xí)雖然用表示算法替代了特征工程，到對表示學(xué)習(xí)的構(gòu)建也是個難題。為啥Python在大數(shù)據(jù)和人工智能方面方面最實用，就是因為Python對非程序員的門檻低，處理數(shù)據(jù)的不用像程序員那樣把關(guān)注點過多的放到代碼上，而更多的放到算法和數(shù)據(jù)上。還有人工智能不像程序員的是程序員就是把邏輯用代碼表示出來，而人工智能更像是科研，需要試的，深度學(xué)習(xí)里的很多機理數(shù)學(xué)的解釋性都很差。
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1、人工智能需要很多硬件、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、軟件全方位的配套后，人工智能擁有自動感知、實現(xiàn)預(yù)設(shè)邏輯之外的特殊能力。而軟件編程只能完成特定預(yù)設(shè)的功能；
2、人工智能很多時候都是在特定領(lǐng)域幫助人類提高生產(chǎn)、管理、計算效率而存在的具體產(chǎn)品或設(shè)備，而軟件編程則是一種信息化過程；
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大哥 你太迷信軟件了 軟件沒有硬件的支持還智能個屁 AI的范圍太大 有很多種資源和數(shù)據(jù)渠道使得AI具有智能 又需要花費一些時間訓(xùn)練AI的基礎(chǔ)規(guī)則框架（不是AI學(xué)習(xí)方式的框架）
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