史上最通俗易懂的人工智能概念解释
先思考：
1.为什么AI会突然在这几年进步这么快？
2.人工智能的战略逻辑是什么？
3.企业如何面对AI的挑战？
我在百度就在讲这句话：“人工智能是新电能”。100年前，电能给每个企业带来新的改变。
当人工智能技术足够成熟之后，会给很多企业带来非常大的改变。今天我主要讲人工智能的趋势以及对大家会有什么影响。
一、supervisedlearning(监督学习)
AI，这个词对大多数人来说有一种魔术的感觉，但是它具体能做什么？
它的技术非常复杂，有很多部分，这两三年进步最快的一部分是supervised learning(监督学习)，也就是从a的input(输入)到b的output(输出)，什么意思呢？用具体案例来说明下。
比如，你输入足够多的电影影评，然后可以大概知道一个电影是好是坏；
输入一种图片，然后可以知道图片的内容(图片识别)；
输入一段语音，会输出一个文本(语音识别)；
输入一段英文，会输出一段中文(自动翻译)；
输入一段文本，会输出一段音频(语音输出)；
输入一笔费用，会输出很好的回报(消费金融)；
输入一段传感器信息，会输出一个汽车的位置(自动驾驶)。
AI技术有很多不同的部分，进步最快的就是这个部分，今天有很多空间使用新技术，给企业带来价值，比如语音识别对百度就非常有价值。
很多要做人工智能工作的企业需要理解你自己的生意，才能决定如何放入人工智能来创造价值。
不过这种技术有一个缺点，需要大量的数据，需要a，也需要b。
经常有人问我，AI可以做什么？我跟很多团队说，如果有哪个事情想一秒钟就成功搞定，那么就可以这个部分用AI创造价值。
为什么AI会突然在这几年进步这么快？
如果你的横轴是你的数据量(amount of data)，纵轴是效率或准确度，当企业产生大量的数据，传统企业按照过去的算法无法提供数据的计算效果，但如果训练一个巨大的神经网络，效果会非常巨大。
如果你要达到最好的效果，有两个必要条件：
第一，要训练一个巨大的神经网络(NN)；
第二，要有大数据。
今天很多企业有海量数据，但几年之前没有办法训练足够大的神经网络来实现计算。
今天，最好的人工智能团队都可以从算法(机器学习)和超级计算机架构入手。
supervised learning(监督学习)是人工智能的一部分，我做人工智能项目的时候，有时候也需要到Ai技术的不同部分。
为什么通常讲supervised learning(监督学习)和神经网络(NN)？
supervisedlearning(监督学习)和神经网络进步非常快，其他部分的进步没有这么快，只是慢慢增加，神经网络这两年有巨大的突破。
二、神经网络
中国今天对深度学习和神经网络有这么大的兴趣，我来分享下神经网络这个词具体是什么。神经网络，对于很多人也有魔术的感觉。我用具体的案例来说明。
如果你想预测一件房间的价值，横轴是大小，纵轴是价钱，那么输入房间大小，输出一个价格，这是一个最简单的神经网络。
在知道房间大小、睡房数量以及附近居住者的收入水平的前提下，如果买房子的人想知道房间可以住多少人，可以用一个神经元测算出来；也可以通过一个神经元测算是否需要驾车；还可以通过一个神经元测算附近学校的质量。
最后把这些神经元汇合到一起，再通过另外一个神经元输出房子的价钱，这就是神经网络。
最后分享一个细节来了解神经网络的重要性：
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