首先聲明，本人并非人工智能的研究者，難免存在理解認知的偏差，本文只是拋磚引玉，歡迎牛人點評指導(dǎo)。
今天偶爾討論到人工智能，內(nèi)心有一個觀點呼之欲出：『人工智能是技術(shù)領(lǐng)域的核武器』，但這并非理性思考的答案。鑒于該話題引出的問題影響非常深遠，我們有必要作出思考，并有所行動。
人工智能雖然已有幾十年的歷史，從最開始的高漲熱情到不切實際的期望破滅導(dǎo)致的冷卻降溫，后來再逐漸升溫，直到最近幾年，學(xué)術(shù)界的研究不斷取得突破，人工智能技術(shù)逐漸達到了實際可用的閾值，因突破了用戶期望從而獲得了極大的傳播效應(yīng)，高調(diào)重回公眾視野。
作為一個嵌入式工程師，看到了如此炫酷的黑科技，心里難免是羨慕的，雖說自己所在的領(lǐng)域仍然有很多挑戰(zhàn)的問題，也算是相對價值較高的技術(shù)，但從解決問題的方法和層次角度看，維度依然還是過去幾十年計算機基礎(chǔ)理論一路發(fā)展過來的這一套。其實，在涉及到算法進行數(shù)據(jù)處理，決策的領(lǐng)域，人工智能中的最新發(fā)展，是可以突破現(xiàn)有看待問題維度的?；蛟S暫時用不到，但是在不遠的將來，用到的機會應(yīng)該說是有的。
人工智能技術(shù)對于一家公司的產(chǎn)品和服務(wù)，以及技術(shù)人員，是否會重要到核武器的程度？對于非研究人工智能的技術(shù)人員，應(yīng)該如何學(xué)習(xí)和掌握？
現(xiàn)在我嘗試從理性的角度，這個問題來做一個基本的論證，結(jié)論目前還是開放的，我并不想刻意預(yù)設(shè)。
關(guān)于人工智能的重要性
要想回答這個問題，那么首先，應(yīng)該看看社會對人工智能到底會有多大的需求。
技術(shù)是社會前進的發(fā)動機
稍微列舉一下技術(shù)對人類文明和社會的巨大影響吧：
- 農(nóng)業(yè)的發(fā)展，從游牧和狩獵變成農(nóng)耕文明，人口的增長，解決了吃的問題，有了更加分化的社會分工；
- 采礦，冶金，機械，電力技術(shù)的出現(xiàn)，能源和動力使得人類進一步解放了自己的體力，通過現(xiàn)代的交通工具，人類可以花費更多的時間在休閑娛樂和消費上
- 通信（無線通信和互聯(lián)網(wǎng)）和計算機的發(fā)展，極大程度地提升了生產(chǎn)的自動化能力，隨著機器人的普及，將會極大程度降低對工人的需求。在可以預(yù)見的將來，工人的需求將會減少，給機器編程的工作將會變多。
- 生物、醫(yī)學(xué)、制藥技術(shù)的發(fā)展，極大程度地 提升人類的壽命和生存質(zhì)量
當然，物理學(xué)和數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的影響是非常深遠的，其作用是對技術(shù)提供理論支撐。
人工智能是『程序的程序』
人工智能含有較多的理論和科學(xué)的成分，但因與應(yīng)用結(jié)合，也有很多技術(shù)的成分在其中，這也包括系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)手段。我們可以簡單地認為，人工智能是軟件中的算法，是一種更好的解決問題的工具。
在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們大量地使用各種社交和協(xié)同軟件，雖然傳統(tǒng)的紙筆記錄已經(jīng)被數(shù)字化存儲取代，利用搜索引擎，人類終于可以從知識記憶的辛苦勞動中抽身出來。然而，在使用計算機軟件的過程中，依然存在大量的手工勞動，距離『心想事成』還有很大的距離。
人都是懶的，個人信息的歸納整理，日程安排，如果都需要通過聘請助理的方式來做，顯然成本太高。
這部分的需求，目前來看，比較合理的手段是通過機器人助理來解決。
所謂機器人，并不一定是大家通常理解的那種人形或者有實體形態(tài)的家伙，而是一種可以自動地完成某些特定任務(wù)，無需人為監(jiān)督和干預(yù)的系統(tǒng)。
其實大量無形的機器人早就存在：每個自動運行的程序，后臺進程和線程，都是一種廣義的機器人。
典型的比如網(wǎng)絡(luò)爬蟲，協(xié)議解析服務(wù)器，等等。
然而這些機器人，應(yīng)對『變化』的能力很差，甚至基本為零，人類社會中大量的需求和問題都以非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式呈現(xiàn)，而這些是傳統(tǒng)的計算機程序無法直接處理的。于是，第一步，是要將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：語音識別，圖像識別，自然語言處理的前半部分工作，都是在做這個事情；然而，即便是得到了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如何理解和處理，也是一個很復(fù)雜的問題，如果情況很多，那么怎么去處理，也是一個問題。
人工智能是一個目標，有多種實現(xiàn)目標的手段，因此它不是一個具體的算法，因為不同的問題算法肯定也不會完全一樣。早期人工智能算法非常原始，比如窮舉，現(xiàn)在發(fā)展到了機器學(xué)習(xí)中的deep learning。人工智能最終表現(xiàn)形式，是提升了一個程序解決復(fù)雜和靈活變化的能力，它極大程度地拓寬了機器的任務(wù)領(lǐng)域，降低人類從事半重復(fù)和體力勞動的負擔(dān)。人口的老齡化帶來的工作人數(shù)不足，服務(wù)業(yè)人員勞動強度大，醫(yī)生工作勞動強度大，誤診和延誤治療的問題，都有可能因此而得到改善。
感覺大家期望的一周4天工作制，或者一天6小時工作制，就要靠人工智能技術(shù)來推動了。
到這里，我們已經(jīng)了解了人工智能的涵義，那么順便我也給人工智能算法下一個定義：它是可以代替程序員事先枚舉所有可能性的體力勞動的算法，是『程序 的 程序』。
人工智能從根本上優(yōu)化了人類的勞動結(jié)構(gòu)，為某些社會問題的解決創(chuàng)造了條件，有可能成為未來企業(yè)競爭力的基礎(chǔ)。因此，學(xué)習(xí)和掌握它完全可以稱得上是戰(zhàn)略的需要，說它是核武器并不為過。
人工智能該怎么學(xué)？
入門
- 我們可以從概論的書籍入手，先建立一個框架。
- 我們可以從某個特定的領(lǐng)域入手，做一些實踐。
站在巨人的肩膀上
對于各個特定的問題域，學(xué)術(shù)界甚至工業(yè)界，都已經(jīng)有了一些供學(xué)習(xí)和二次開發(fā)使用的框架和服務(wù)。
比如自然語言處理領(lǐng)域，大家可以搜索一下 『語言云』對于文本，有一些開放的資源。對于如何處理海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，有開源的搜索引擎框架作為基礎(chǔ) （搜素引擎本質(zhì)上是一個自然語言處理器 + 數(shù)據(jù)庫）。
從自己最熟悉的領(lǐng)域?qū)ふ覇栴}，發(fā)現(xiàn)并嘗試運用之
在了解人工智能基本知識以后，我們需要結(jié)合實際的需求，提煉出一些核心的可以用人工智能來解決的問題。一開始，我們或許還不懂很多高深的算法工具，但是我們用笨辦法，逐漸把問題需求理清，這樣我們就可以挑選最適合的算法工具來解決問題。
機器學(xué)習(xí)雖然很高大上，但是這只是人工智能的工具，一開始并不是最核心的。
最后，列一個我自己挑選的書單，后續(xù)可以從這些地方入手：
人工智能:智能系統(tǒng)指南 http://product.china-pub.com/3683421
人工智能：復(fù)雜問題求解的結(jié)構(gòu)和策略 http://product.china-pub.com/196356
Python自然語言處理 http://product.china-pub.com/3770261
機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計 http://product.china-pub.com/3803865
