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2016 AlphaGo算法超越人类棋手
自2016 AlphaGo超越人类棋手以来，正式开启了人类社会对人工智能的极高关注到目前为止，人工智能这个词已经在大街小巷传播开来，儿童和老人没有欺骗。每个人都知道人工智能。与此同时，人工智能基础设施以前所未有的速度建设。由于我从事软件系统技术，我将与大家分享我对人工智能的基本实现机制以及她将来可能为人类提供的服务的粗浅认识。我会尽力多说，避免使用太多晦涩的技术词汇。
工业和生活中的传感器正如我前面所说的，越来越多的人工智能基础设施正在我们的生活中以快速的步伐被建造，正如我们可以看到和感觉到越来越多的照相机传感器或传感器，它们被广泛地用于我们的日常家用电器和现代建筑中。
智能家居基本设备
在阿尔法围棋(Alpha Go)时期，人工智能大多基于极其有限的数据，做出相对简单的条件判断和模型生成。如果我们以生物学的发展为例，它仍然处于人工智能单细胞发展的时代。
，但随着这些传感器的增加，各种实现的图像、声音、温度和光线形式的可记录的大量数据被存储为人工智能算法的基础数据，并通过技术手段提取相应的数据形成相关性，从而实现智能门锁的应用，类似于小区门禁传感、家庭室内温度报警、指纹数据记录和比对形成的智能门锁等。
当这些类型的数据，围绕着人们生活的各个细节，各个深度生成的相应数据的累积形成了一个人类行为和反馈的巨大的基本反映条件的模型。
的一个简单例子是当前的智能家居应用程序。以下是一个典型的场景:当
有伴侣在家时，家里的灯、窗帘和空调会自动打开。同时，关闭家中的自动清洁设备，打开空调和通风系统。当伴侣外出时，家中的人工智能会感觉到家里没有人，并开启家中的清洁模式。
这是基于家庭环境的人工智能预测最典型的系统应用，但仍处于人工智能向人工智能的过渡阶段当
为人类生活环境的大部分应用条件模型形成时，它将基于可预测模型进一步促进能够满足人类社会需求的更复杂的环境条件，并形成类似于那些具有认知智能的人工智能应用，其能够自行预测和提供复杂的反馈。
据说是认知智能的人工智能，但实际上，它也是建立在简单模型、更复杂、更有条件的判断、具有更大知识库和模型算法的程序的基础上，并由相应的网络条件和存储条件来保证从另一个角度看
人工智能从感性智能向认知智能的演变，实际上是基于人类社会能够收集的数据量的从量变到质变的必然结果。
，并将更多地应用于不同的细分服务内容
，例如，对于在医疗保健中需要人工智能支持的用户，她将通过与医院系统和卫生安全委员会信息系统的数据对接，形成一种基于以个人健康数据为基准的智能预判断模型的服务性能模式。
面向交通领域需要人工智能支持的用户。她将通过与区域交通网络系统和城市道路传感系统的数据对接，形成基于个人交通需求和整体交通网络状况的自动计算，并为当前用户提供最准确、最全面的工人智能数据服务(事实上，目前中国已经有一家专门从事智能导航的公司达到了这一水平，但由于基础设施等原因并不明显)可以想象，在不久的将来，我们会在生活的各个方面我们可能只需要一部手机，或者家里的智能扬声器，或者公共场所的智能对话系统。我们可以根据自己购买的智能应用服务包，为自己提供更准确、更准确的人工智能信息服务。
现在用这样的描述可能仍然感觉抽象，但是随着大数据容量的不断扩展，人工智能技术的数据库越来越大，在全球5G通信网络成为基础设施之后，所有这些都将一一呈现给我们，让我们拭目以待。
