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2、怎么实现人工智能？
算法形成智能，大数据加智能产生智慧。
算法就是过程，计算机算法，就是函数，就是逻辑题，就是有输入，有过程，有产出的集合。
if( a=1)
print1;
elseif( a=2);
print2;
试想，变量a，就是你的输入，过程就是if控制，出入，就是print打印值。当你传1进去，计算机就告诉你打印1。输入2，同理。
计算机知道根据你的需求产出不通内容，这就是智能。当你输入了1w次都是1,计算机猜到了你的规律，当你再要进行输入的时候，就直接打印1。这就是智慧了。当然，毕竟是猜的，规律也可能不准，要有概率的存在。
怎么猜这些规律？输入类别有那么多，数字，文字，图像，如何处理？那就要依赖机器学习了。
4、怎么用计算机方法进行机器学习处理？
这部分内容就需要有相关学科知识，但是简而言之，分如下几个步骤：
标准化处理
算法分类
模型预估
首先来聊，标准化处理。
还从认识苹果来讲，苹果是实体，计算机要认识，首先要把苹果塞进计算机，怎么塞，当然是拍照。
假设目前有一张以苹果为实体的图片，240*320像素。那么这张图可以简单看成240*320的矩阵，那么每个像素上的色值，可以用数值来表示，无所谓大小，统一就行。为了避免色彩误差值过大，需对值进行归一化，归类到0-1之间。多维计算不好处理，所以，我们需要把矩阵变成一维向量，拉直了就好。这个矩阵，瞬间变成176800的向量。
现在有了10w张这样的向量，有苹果，有香蕉。怎么进行归类。下面，就需要用算法进行处理。数学上计算向量相似度的方法有很多，欧氏距离，余弦相似度，曼哈顿距离、皮尔逊相关系数等。具体实现，以后的文章里，会慢慢展开。
具体算法呢，k-近邻、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机，浅层神经网络等。这些算法都属于监督学习*范畴，你已经知道了这个向量代表苹果，那些是香蕉。当你找到这些向量共性后，扔一个新的向量进去，你就知道它应该是苹果还是香蕉了。只是每个算法实现的方法不同罢了。
那么，这些就能解决所有分类问题了吗，也许可以，但不够优秀。传统机器学习算法，需要进行特征工程，包括数据预处理，特征选择，降维等。而这些需要消耗你大量的时间。重要的是，性能较弱，识别率一般。因此，人们又研究出了深度学习。
6、人工智能广泛应用有哪些，对人类今后发展会有什么影响？
1、人工智能对文化产业影响
据了解，人工智能对文化产业有促进作用的影响，同时人工智能进入文化产业，将刺激消费者欲望，吸引更多的文化消费需求，也将会引起企业单位产品和服务成本下降，改善企业财务状况。
2、人工智能对新闻业的影响
人工智能对新闻业的影响有三点：
1）将会对内容生产有一定影响，机器新闻写作高效、全天候的模式使它能够生产海量新闻内容；
2）反应迅速：出稿速度快，不是人力可为，在突发事件的报道中，人工智能下的机器人新闻写作正在扮演着越来越重要的“守望者”角色。
3）千人千面，个性化内容分发：实现了长尾市场与利基市场的激活机器人新闻写作能够以用户偏好来制作相关的新闻内容，而且还能提供与用户个人生活场景相匹配的私人定制产品。
3、人工智能对金融创新影响
人工智能在金融创新方面可以改善客户体验、拓宽服务范围、增强风控能力，智能客服通过对日志信息进行有效的识别、分析和挖掘，为客户服务与客户营销等提供数据与决策支持。积累的历史数据还有助于智能客服系统进行知识学习和更新，为改善问答提供参考与依据。
4、人工智能对商业决策影响
对于公司来说不管是投入几百万还是几千万，都会涉及到一个问题：怎么去评估投资的回报，怎么科学衡量这件事情的产出，这就需要作出商业决策，人工智能可以在这方面发挥很大的作用，可以帮助收集数据，给出解决方案等等，作出一系列决策反应。
人工智能技术是未来技术发展方向，所有行业的从业者，都在努力寻找人工智能辅助其产业变革的可能。毕竟，人类的每次进步，都是因为懒。
至于说，人工智能今后会不会超越你，就好比你上学的时候，有很多同学，方法对，学得多，总是要学的好。人工智能就是你旁边的同学。
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