① 人工智慧如何入門

人工智慧入門可以分為三步：
第一步：學好數學知識
人工智慧就是計算機科學的一個分支，不過也有藉助其他計算機技術的時候，它和計算機的主要組成部分非常相似，差異的地方主要就是形態。它們都是硬體和軟體相配合，硬體就是實實在在可以看見，可以觸碰到的物品，而軟體則是在內部運行的，是一種可以對硬體進行控制，實現「智能」的程序。而軟體主要是經由程序設計來完成的。
程序設計就是一大堆的英文字母，被組合在一起，表達一種獨有的信息，不過除了這些還會需要到數學知識，雖然在一些比較基礎的或者是簡單的程序上用的數學知識很少，不過隨著程序越復雜，用到的數學知識就會越多，比如邏輯思維、數據結構、演算法等等。
第二步：學習編程語言

人工智慧編程語言有一個共同的特點，那就是這些語言都是面向所要解決的問題、結合知識表示、完全脫離當代計算機的諾依曼結構特性而獨立設計的；它們又處於比面向過程的高級編程語言更高的抽象層次。因此，用這些語言編寫的程序，在現代計算機環境中，無論是解釋或編譯執行，往往效率很低。尤其當程序規模很大、很復雜時，將浪費大量系統資源(主要指處理機佔用時間和存儲空間佔用量)，使系統性能下降到難以容忍的地步。
第三步實戰
理論知識只是理論知識和實際運用是兩回事，擁有再好的理論，不能實現在現實中，也是沒有用的，所以基礎知識學完後就需要進行實習了，把學來的知識在實際的案例中慢慢吸收一遍，會得到不一樣的理解。

② 如何構建一個像""紅後""那樣的人工智慧

首先，我們來解釋一下什麼是「災難性忘卻」（catastrophicforgetting）。現有人工智慧技術的底層是機器學習技術，也就是利用很多層神經網路來對問題進行量化分析。最終得到一個相對靠譜的神經網路，知道如何分解問題最合理，卻不知道網路參數數值與最終結果除了正確率之外的其他邏輯意義。那麼我們假設現在有兩個需要學習的新生事物A和B，而我們先後用一套神經網路去學習，就會出現一個非常尷尬的局面：讓人工智慧學習完A之後學習B，之前為完成A任務所建立的神經網路就變得無用，需要再次從0開始積累。當神經網路學會如何解決B問題之後，A問題的解決方法卻又已經被覆蓋，等於「忘記」了。那種想說一件事，但是因為被打斷突然忘掉了，有多郁悶你肯定懂。通俗點來說，雖然這套神經網路能夠同時學習A、B兩種事物，但他們從本質上來說卻不是一個神經網路，因為它並不能同時完成兩項事務。這個特性就好比一堵「高牆」，攔住了人工智慧往通用化的方向前進。也正因為不能通用化，所以我們目前看到的人工智慧還久久停留在「弱人工智慧（只能完成一個或者一類實際問題）」階段。為了解決這個問題，DeepMind此次引入了一套全新的演算法體系EWC（彈性權重鞏固），原理並不復雜。A、B兩個任務，以及分別對應的兩個神經網路依舊是A、B兩個需要學習的事物，但在學習完A之後EWC演算法中多出來了一步：根據神經網路中每一個神經元與結果的關系強弱，分別給他們加上一個對應的時間保護設置。當再次學習全新事物B時，A事物最關鍵的神經網路結構會被保留，即便少部分被覆蓋，也能快速通過再次學習獲得。袁行遠特別指出：「這次DeepMind進展的關鍵，在於19個游戲用的是同一個神經網路。」單從這個成績來看，DeepMind這次的實驗已經算成功了。不得不說，這的確很像人腦的工作方式。因為人類大腦也會左右分工、大腦皮層的不同位置也會負責不同任務。處理具體問題的時候，大腦對應區域自然會運轉起來。而EWC的出現，就是去衡量這些無法同時工作的神經網路應該如何分別留存。實際上，DeepMind這套演算法的參考對象就是人類和哺乳動物大腦，因為他們都有鞏固先前獲得技能和記憶的能力。根據神經科學目前的研究成果，大腦中主要有兩種鞏固知識的方式系統鞏固（systemsconsolidation）與突觸鞏固（synapticconsolidation）。系統鞏固的過程中，人類大腦將快速學習部分獲得的記憶轉印進了緩慢學習的部分。這一轉印過程有有意識的回憶參與，也有無意識回憶的參與，人類做夢時就能完成這一轉印過程。而在突觸鞏固中，如果一種技能在此前的學習中非常重要，神經元之間連接就不會被覆蓋。而這次DeepMind公布的EWC演算法，實際就模擬了突觸鞏固。但毫無疑問，即便裝備了EWC演算法，人工智慧目前的記憶復雜程度還遠遠比不上人類。是騾子是馬？拉出來玩幾把游戲再說既然演算法有了，自然要測試一下。DeepMind選擇了一個自己熟悉的項目：19款ATARI2600（一款1977年發布的經典像素游戲主機，之上有數款最經典的游戲）游戲。早在2015年，DeepMind就通過自行研發的神經網路DeepQ，在這些游戲上得分超過了人類。還是熟悉的項目，但DeepMind這回在DeepQ基礎上加上了EWC演算法。同時為了驗證EWC演算法的有效性，他們添加了一個考核條件：每種游戲只能學習2000萬次，然後就切換到下一個游戲。當19個游戲全部被學習一次之後，再從第一個游戲重新開始學習。最終他們得到了下面的結果：註：SGD（藍色）為沒有加上EWC的學習結果，紅色是加上EWC演算法之後，singlegame（黑色）為持續對單個游戲進行學習的結果。需要額外解釋一下的是，這些圖表中橫向坐標是學習次數，同時EWC並不是連續學習的結果。EWC每兩個峰谷之間實際上已經學習了另外18個游戲。對結果做一個簡單統計：在19個游戲中，總共有11個EWC成績達到或者接近（以80%計算）singlegame的成績。另外一方面，EWC與SGD成績對比也能顯現出很有趣的趨勢：在絕大多數游戲中，兩者都會在「重新學習」之後發生較明顯的成績下滑，但是EWC的成績通常比SGD高，而且整體波動幅度會越來越小。而這恰恰證明，EWC的確記住了這個游戲怎麼玩。但與此同時，我們還能發現另外一些有趣的結果：1、breakout、stargunner、Asterix這幾款游戲中，數據的積累非常重要，singlegame也是在學習量積累到一定程度之後才找到其中的規律，而每個游戲只能學習2000次的限制讓EWC、SGD都無法取得進展（即便我們繼續增加回合數，希望也很渺茫）。2、在kangaroo這款游戲中，不同的學習嘗試似乎反而促進了分數，EWC在數個回個之後曾取得多個超過singlegame的成績（這跟人類玩游戲需要狀態、靈感有點類似）。3、在demonattack、defender、spaceinvaders這幾款游戲中，EWC在幾個回合之後出現成績下滑。即便後面多個回合繼續研究也沒有起色。這可能是由於學習次數不夠，同時也有可能是因為EWC網路沒有正確選擇應該保留的神經網路組件的結果。這次實驗證明了EWC的確能夠工作。但不同游戲下表現差異比較大。如何選擇需要「記憶」的神經網路，每次學習的次數如何決定？這些硬性條件同樣需要演算法來平衡，我們甚至可以說現在的EWC演算法是殘缺的。袁行遠對這部分實驗也指出了自己的幾個看法：1、DeepMind選擇ATARI2600游戲作為測試樣本有其原因所在，雖然游戲種類、玩法、成績不同，但輸入都是一致的，這在一定程度上保證了神經網路的通用性質。2、這次記憶體系的構建並不會直接打通強人工智慧之路，這還是一個非常漫長的道路。3、神經科學目前的積累基本已經被人工智慧所「掏空」，接下來人工智慧的進展還需要不斷靠嘗試推進。記憶鋪路，讓強人工智慧早日來臨正如上文所提到的那樣，引入「記憶」最終是為了前往人工智慧的終極目標——強人工智慧，這也是最理想的道路之一。袁行遠就此分享了一下目前他所理解的兩條前往強人工智慧的道路——語言與記憶：「就比如AlphaGo，它現在的確很厲害，未來肯定能超過人類。但它目前還不能做到我最希望的一件事，把它下棋的經驗寫出來。這樣雖然它能下過人類，但是人類並不能理解它的思考，那就等於對人類沒有意義。」那麼怎麼才能讓AlphaGo學會寫書呢？首先就是能夠將AlphaGo的下棋經驗記錄下來，也就是記憶；其次還需要將這些記憶變成人類所能理解的代碼、語言。當然，此次DeepMind所嘗試的演算法還非常有限，並不能算作一個完整的記憶體系。究竟怎麼樣的記憶才是人工智慧最需要的？袁行遠表示：「記住東西是必須的，關鍵是要能夠變成一本一本的書，也就是能夠輸出一個外部可以接受的成果。這樣不同的人工智慧能夠交換知識，人類也可以進行學習。」從時間長度來看，這些書本實際可以定義為一個個長期記憶，能夠永久保存、更新就最好了。至於語言方面，彩雲AI最新產品「彩雲小譯」就是一款人工智慧驅動的翻譯產品。在之前接受Xtecher采訪的時候他也曾強調過：「我們目前在做的是人與人之間語言的翻譯，未來實際上同樣也可以作為機器與人溝通的橋梁。」

③ 如何最大化實現人工智慧呢

人工智慧是需要人力來、腦力、開發、源高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系列超高難度的作業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支持的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能力，但人工智慧是按照人類的思想結構等等的探索而開發的研究。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。
以後可能在很多傳統行業，比如銀行，會有人工智慧幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智慧來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然後再往下人工智慧可以開始動了，就可以進入工業機器人、商業機器人，終進入家庭機器人。

④ 如何自學人工智慧

學習AI的大致步驟：
（1）了解人工智慧的一些背景知識；
（2）補充數學或編程知識；
（3）熟悉機器學習工具庫；
（4）系統的學習AI知識；
（5）動手去做一些AI應用；
1 了解人工智慧的背景知識
人工智慧裡面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網路等等，使得初學者覺得人工智慧很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什麼了。
人工智慧是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智慧最重要的兩個方面。這些在「知雲AI專欄」之前的文章「認識人工智慧」，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智慧學習的一般路線：
2補充數學或編程知識
對於已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那麼學習人工智慧會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智慧，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段並不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智慧的研究，那麼應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。
python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智慧，主要是基於一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch「也說不出來怎麼好，但是使用起來就是很舒服」。
剛開始學習人工智慧的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智慧有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然後可以看看裡面的代碼，你會發現，其實神經網路的程序並不復雜，但是會對神經網路的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。
4 系統的學習人工智慧
這里的人工智慧主要指機器學習，因為目前人工智慧主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊：
（1）傳統機器學習演算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習演算法，是相對於深度學習而言的。
（2）深度學習，指的就是深度神經網路，可以說是目前最重要最核心的人工智慧知識。
（3）強化學習，源於控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習並不難學，對於一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，並可以訓練一些實際應用中的神經網路。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習演算法的種類非常多，有些演算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些演算法並不好學，因此可以先學習深度學習，然後再慢慢的補充這些傳統演算法。
強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之後，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網路的理解。

⑤ 如何搭建一個類似小愛同學的人工智慧

如果想要搭建一個類似小愛同學的人工智慧，必須要強大的軟體建設方面的技術作為支撐，另外在軟體設計程序設計方面也要有非常高的水平。

⑥ 如何構建人工智慧治理體系

這是世界難題。
但你應該知道，大數據為現在的動態管理提供了可靠的數據。
高鐵全國的無人化，將是人工智慧的一個成功實例。
至於其它，社會在發展，實例會不斷出現。

⑦ 如何學好AI人工智慧技術有沒有推薦的技術書比如人工智慧平台搭建，機器學習、跑模型演算法等

人工智慧如果學原理的話，就要學很多演算法
可以買一本python機器學習，裡面有一些實踐
建議直接去學sklearn
你所謂的平台很多都是直接套演算法，如果一點編程都不需要的話，很多個性化業務是實現不了的