AI 技术的核心本质是什么？背后的技术原理有哪些？

人工智能是研究和开发模拟人类智能延伸和扩展的理论、方法、技术和应用系统的一门新兴技术学科。其本质，或者说最初目标，是让机器执行一些需要智能人类才能完成的复杂任务。也就是我们希望机器能够代替我们去解决一些复杂的任务，不仅仅是重复的机械活动，而是一些需要人的智慧参与其中的活动。

人工智能的关键技术自下而上可分为基础设施层和算法层。基础设施层是基础硬件，包括CPU、GPU、专用人工智能芯片、高速网络等。在这个基础硬件之上，我们可以搭建算法框架，比如Tensorflow、Caffe、Mxnet、Torch、Keras、PyTorch、Theano等，在基础设施层之上就是算法层。算法层最具代表性的是机器学习算法，包括深度学习、迁移学习、通用对抗网络、强化学习等一系列机器学习算法。

一、基础信息层

基础硬件

CPU和GPU是两个类似的硬件。其中，CPU主要针对一组串行执行的任务进行优化，而GPU则针对复杂的图形图像计算算法进行优化。两者的区别在于CPU是串行执行的，而GPU是体积更小、效率更高的计算单元，一起并行处理计算。此外，还有专门为人工智能算法开发的专用芯片，比如谷歌的TPU芯片。

要充分发挥人工智能的能力，我们需要一个高速的网络。在一些复杂数据模型的训练和计算过程中，我们需要巨大的网络带宽保证。如今，网络已成为整体机器学习性能的重要组成部分。现在我们常见的有10G、20G、40G网络。随着Infiniband网络技术的出现，相信在未来，网络将为人工智能的学习和训练提供更广泛、更快捷的通道。

算法框架

基础设施中的第二层是算法框架。算法框架可以简单理解为运行算法的框架。就像一个建筑框架，我们可以在其上运行我们的业务，比如谷歌的TensorFlow。

二、算法层

机器学习

机器学习是人工智能中的一个核心概念。我们所有人都要学习，我们人类的知识传递也是通过这样的学习方式进行的。我们学习祖先的知识，然后通过推理创造新的知识。我们也希望机器有这样的能力：通过学习以前的信息，机器更像是拥有了智能，可以对未来新的输入做出相应的反应。这被称为机器学习。通过训练生成一个模型，然后用这个模型来指导对新数据的预测，就是最典型的机器学习的过程。

深度学习算法

机器学习中一种具体的学习形式叫做深度学习。它主要基于神经网络的算法。目前，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、音频识别、社交网络过滤、机器翻译、医学影像分析、桌游程序等领域取得了长足的进步。

迁移学习

将之前学习的结果迁移到新的问题上，叫迁移学习，也就是我们说的举一反三。在迁移学习中，我们试图将某个领域（我们称之为原始领域）的训练结果存储为知识。我们在原始域中训练算法。训练结束后，我们希望它能解决新的问题，称为目标任务。当我们放入我们的目标任务后，它可以根据在解决原始领域问题时积累的知识推断出新的问题，并且不需要训练就可以得到结果。

此外，人工智能的发展还必须依赖大数据技术。它需要大量数据来支持。技术创新才刚刚开始，还有更多的新技术需要我们不断学习。

参考

https://towardsdatascience.com/overview-of-the-key-technologies-of-artificial-intelligence-1765745cee3