近幾年，
人工智能AI是被提及的概念。阿爾法狗，蘋果的siri，google assistant，微軟小冰，
百度大腦，無人駕駛，AI等等，都被冠以人工智能的概念，不說好像不好意思一樣。那么AI的實現技術有哪些呢？
1. 傳統的機器學習
傳統的機器學習是一種歸納法，主要思想是通過一些特征樣本，試圖從樣本中發現一些規律，提取特征值，然后把這些特征放到各種機器學習模型中，實現對新的數據和行為進行智能識別和預測。
這種實現方式的的理論基礎其實就是統計學，也是人類觀察世界，認識世界的一種方式。不過缺點是：需要人工整理好大量的、盡量覆蓋全的樣本，是無疑是一個巨大的工作。
2. 深度學習
傳統的機器學習是要輸入特征樣本，而深度學習是試圖從海量的數據中讓機器自動提取特征，深度學習也是一種機器學習，這種方式需要輸入海量的大數據，讓機器從中找到弱關聯關系，這種方式比傳統機器學習方式減少大量人工整理樣本的工作，識別準確率也提高了很多，讓人工智能在語音識別、自然語言處理、圖片識別等領域達到了可用的程度，是革命的進步。
深度學習實現方式源于多層神經網絡，把特征表示和學習合二為一，特點是放棄了可解釋性，尋找關聯性。簡單白話一下深度學習的工作原理：一個神經元就是一個分類器，神經元模型就是不停的分類，形成規模效率和網絡效率，最終高質量的特征值就奇妙的產生了。不過缺點是：神經元的參數調整依然高度依賴人的經驗。
3. 其他更好的人工智能技術？
現在很多網站要求輸入驗證碼來驗證登錄，這里的目的是防止機器人模擬登錄，比如12306要求你找出某一類物品，現在機器還不能很好的通過模式識別出來，但是人類可以。反過來來講，如果讓機器收集人類的這些驗證碼的識別結果，是否讓機器學會人類的識別模式？目前已經很多公司開始了以人工的人工智能方法。當然還有更多更好的方法在不斷探索中。
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