① 人工智能如何入门

人工智能入门可以分为三步：
第一步：学好数学知识
人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。
程序设计就是一大堆的英文字母，被组合在一起，表达一种独有的信息，不过除了这些还会需要到数学知识，虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少，不过随着程序越复杂，用到的数学知识就会越多，比如逻辑思维、数据结构、算法等等。
第二步：学习编程语言

人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。
第三步实战
理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。

② 如何构建一个像""红后""那样的人工智能

首先，我们来解释一下什么是“灾难性忘却”（catastrophicforgetting）。现有人工智能技术的底层是机器学习技术，也就是利用很多层神经网络来对问题进行量化分析。最终得到一个相对靠谱的神经网络，知道如何分解问题最合理，却不知道网络参数数值与最终结果除了正确率之外的其他逻辑意义。那么我们假设现在有两个需要学习的新生事物A和B，而我们先后用一套神经网络去学习，就会出现一个非常尴尬的局面：让人工智能学习完A之后学习B，之前为完成A任务所建立的神经网络就变得无用，需要再次从0开始积累。当神经网络学会如何解决B问题之后，A问题的解决方法却又已经被覆盖，等于“忘记”了。那种想说一件事，但是因为被打断突然忘掉了，有多郁闷你肯定懂。通俗点来说，虽然这套神经网络能够同时学习A、B两种事物，但他们从本质上来说却不是一个神经网络，因为它并不能同时完成两项事务。这个特性就好比一堵“高墙”，拦住了人工智能往通用化的方向前进。也正因为不能通用化，所以我们目前看到的人工智能还久久停留在“弱人工智能（只能完成一个或者一类实际问题）”阶段。为了解决这个问题，DeepMind此次引入了一套全新的算法体系EWC（弹性权重巩固），原理并不复杂。A、B两个任务，以及分别对应的两个神经网络依旧是A、B两个需要学习的事物，但在学习完A之后EWC算法中多出来了一步：根据神经网络中每一个神经元与结果的关系强弱，分别给他们加上一个对应的时间保护设置。当再次学习全新事物B时，A事物最关键的神经网络结构会被保留，即便少部分被覆盖，也能快速通过再次学习获得。袁行远特别指出：“这次DeepMind进展的关键，在于19个游戏用的是同一个神经网络。”单从这个成绩来看，DeepMind这次的实验已经算成功了。不得不说，这的确很像人脑的工作方式。因为人类大脑也会左右分工、大脑皮层的不同位置也会负责不同任务。处理具体问题的时候，大脑对应区域自然会运转起来。而EWC的出现，就是去衡量这些无法同时工作的神经网络应该如何分别留存。实际上，DeepMind这套算法的参考对象就是人类和哺乳动物大脑，因为他们都有巩固先前获得技能和记忆的能力。根据神经科学目前的研究成果，大脑中主要有两种巩固知识的方式系统巩固（systemsconsolidation）与突触巩固（synapticconsolidation）。系统巩固的过程中，人类大脑将快速学习部分获得的记忆转印进了缓慢学习的部分。这一转印过程有有意识的回忆参与，也有无意识回忆的参与，人类做梦时就能完成这一转印过程。而在突触巩固中，如果一种技能在此前的学习中非常重要，神经元之间连接就不会被覆盖。而这次DeepMind公布的EWC算法，实际就模拟了突触巩固。但毫无疑问，即便装备了EWC算法，人工智能目前的记忆复杂程度还远远比不上人类。是骡子是马？拉出来玩几把游戏再说既然算法有了，自然要测试一下。DeepMind选择了一个自己熟悉的项目：19款ATARI2600（一款1977年发布的经典像素游戏主机，之上有数款最经典的游戏）游戏。早在2015年，DeepMind就通过自行研发的神经网络DeepQ，在这些游戏上得分超过了人类。还是熟悉的项目，但DeepMind这回在DeepQ基础上加上了EWC算法。同时为了验证EWC算法的有效性，他们添加了一个考核条件：每种游戏只能学习2000万次，然后就切换到下一个游戏。当19个游戏全部被学习一次之后，再从第一个游戏重新开始学习。最终他们得到了下面的结果：注：SGD（蓝色）为没有加上EWC的学习结果，红色是加上EWC算法之后，singlegame（黑色）为持续对单个游戏进行学习的结果。需要额外解释一下的是，这些图表中横向坐标是学习次数，同时EWC并不是连续学习的结果。EWC每两个峰谷之间实际上已经学习了另外18个游戏。对结果做一个简单统计：在19个游戏中，总共有11个EWC成绩达到或者接近（以80%计算）singlegame的成绩。另外一方面，EWC与SGD成绩对比也能显现出很有趣的趋势：在绝大多数游戏中，两者都会在“重新学习”之后发生较明显的成绩下滑，但是EWC的成绩通常比SGD高，而且整体波动幅度会越来越小。而这恰恰证明，EWC的确记住了这个游戏怎么玩。但与此同时，我们还能发现另外一些有趣的结果：1、breakout、stargunner、Asterix这几款游戏中，数据的积累非常重要，singlegame也是在学习量积累到一定程度之后才找到其中的规律，而每个游戏只能学习2000次的限制让EWC、SGD都无法取得进展（即便我们继续增加回合数，希望也很渺茫）。2、在kangaroo这款游戏中，不同的学习尝试似乎反而促进了分数，EWC在数个回个之后曾取得多个超过singlegame的成绩（这跟人类玩游戏需要状态、灵感有点类似）。3、在demonattack、defender、spaceinvaders这几款游戏中，EWC在几个回合之后出现成绩下滑。即便后面多个回合继续研究也没有起色。这可能是由于学习次数不够，同时也有可能是因为EWC网络没有正确选择应该保留的神经网络组件的结果。这次实验证明了EWC的确能够工作。但不同游戏下表现差异比较大。如何选择需要“记忆”的神经网络，每次学习的次数如何决定？这些硬性条件同样需要算法来平衡，我们甚至可以说现在的EWC算法是残缺的。袁行远对这部分实验也指出了自己的几个看法：1、DeepMind选择ATARI2600游戏作为测试样本有其原因所在，虽然游戏种类、玩法、成绩不同，但输入都是一致的，这在一定程度上保证了神经网络的通用性质。2、这次记忆体系的构建并不会直接打通强人工智能之路，这还是一个非常漫长的道路。3、神经科学目前的积累基本已经被人工智能所“掏空”，接下来人工智能的进展还需要不断靠尝试推进。记忆铺路，让强人工智能早日来临正如上文所提到的那样，引入“记忆”最终是为了前往人工智能的终极目标——强人工智能，这也是最理想的道路之一。袁行远就此分享了一下目前他所理解的两条前往强人工智能的道路——语言与记忆：“就比如AlphaGo，它现在的确很厉害，未来肯定能超过人类。但它目前还不能做到我最希望的一件事，把它下棋的经验写出来。这样虽然它能下过人类，但是人类并不能理解它的思考，那就等于对人类没有意义。”那么怎么才能让AlphaGo学会写书呢？首先就是能够将AlphaGo的下棋经验记录下来，也就是记忆；其次还需要将这些记忆变成人类所能理解的代码、语言。当然，此次DeepMind所尝试的算法还非常有限，并不能算作一个完整的记忆体系。究竟怎么样的记忆才是人工智能最需要的？袁行远表示：“记住东西是必须的，关键是要能够变成一本一本的书，也就是能够输出一个外部可以接受的成果。这样不同的人工智能能够交换知识，人类也可以进行学习。”从时间长度来看，这些书本实际可以定义为一个个长期记忆，能够永久保存、更新就最好了。至于语言方面，彩云AI最新产品“彩云小译”就是一款人工智能驱动的翻译产品。在之前接受Xtecher采访的时候他也曾强调过：“我们目前在做的是人与人之间语言的翻译，未来实际上同样也可以作为机器与人沟通的桥梁。”

③ 如何最大化实现人工智能呢

人工智能是需要人力来、脑力、开发、源高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。

④ 如何自学人工智能

学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

⑤ 如何搭建一个类似小爱同学的人工智能

如果想要搭建一个类似小爱同学的人工智能，必须要强大的软件建设方面的技术作为支撑，另外在软件设计程序设计方面也要有非常高的水平。

⑥ 如何构建人工智能治理体系

这是世界难题。
但你应该知道，大数据为现在的动态管理提供了可靠的数据。
高铁全国的无人化，将是人工智能的一个成功实例。
至于其它，社会在发展，实例会不断出现。

⑦ 如何学好AI人工智能技术有没有推荐的技术书比如人工智能平台搭建，机器学习、跑模型算法等

人工智能如果学原理的话，就要学很多算法
可以买一本python机器学习，里面有一些实践
建议直接去学sklearn
你所谓的平台很多都是直接套算法，如果一点编程都不需要的话，很多个性化业务是实现不了的