人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创接下来金投小编给大家介绍什么是人工智能啊？

人工智能的定义可为人工和智能两部分。人工理解得更好，争议性也不大。有时候我们会考虑什么是人力资源和制造，或者人自身的智能水平是否高，以及下面的金投编辑是否介绍什么是人工智能？

人工智能的步伐等。但总的来说，人工系统是通常意义上的人工系统。

关于什么是智能，问题很多。这涉及其他问题，如意识、自我、思维(MIND)等问题。人唯一知道的智能是人自身的智能，这是普遍认同的观点。但是，我们对自己智能的理解非常有限，对构成人的智能的必要因素也有限，所以很难定义人工制造的智能。因此，人工智能的研究往往与人类智能本身的研究有关。其他关于动物和其他人工系统的智能也被认为是人工智能的研究课题。

人工智能在计算机领域越来越受到重视。应用于机器人、经济政治决策、控制系统、模拟系统。

尼尔逊教授对人工智能有人工智能是关于知识的学科——如何表示知识，如何获得知识，如何使用知识的科学的定义。另一位美国麻省理工学院温斯顿教授说:人工智能是研究如何使计算机成为过去只有人才能做的智能工作。这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。也就是说，人工智能是研究人类智能活动的规律，结构具有一定的智能人工系统，研究如何使计算机完成以前需要人类智能的工作，也就是研究如何使用计算机硬件和软件模拟人类智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的分支，自20世纪70年代以来被称为世界三大前沿技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来发展迅速，广泛应用于许多学科领域，取得了丰富的成果，人工智能逐渐成为独立的分支，理论和实践都成为了系统。

现如今，已经被炒的非常火热，似乎不管是不是科技圈的人士，都要在嘴边聊上几句，以显示自己多么与时俱进。

当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候，一只就会从中诞生。

但在此之前，一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。

现在大多数人工智能都属于伪人工智能。为什么这么说，可以从以下两个方面来解释。

第一，人工智能不是一下就能做出来的，需要时间以及实验的积累。

而做出人工智能的这些人才也是一样，他们需要切实的接触到真正的人工智能当中，不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。

但是好像在一瞬间，在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来，可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗？

这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢，虽然里面的确有很多优秀的人才，但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看，人工智能领域还存在着大量的。

第二，许多项目只不过是换了个‘马甲’。

许多公司喜欢为自己的项目贴上一个标签，这样的话不但可以吸引眼球，更能得到人的青睐。

虽然不能说这种做法是错误的，但这显然也不是真正的人工智能，甚至会误导其他人对于人工智能的认知。

比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单，只是一些如同学习，或者算法研究之类的项目，如今摇身一变全都成为了人工智能。

什么才是真正的人工智能？

我们既不是专家，也不是专门研究这种领域的学者，有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能，什么是伪人工智能？

举一个简单的例子，之前人们也尝试教机下国际象棋。计算机经过学习之后，与人们依然互有胜负，在最终完全战胜人类的时候，时间已经过去了10年。

而的AlphaGo，从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

由此可以看出，真正的人工现在其卓越的学习能力。

如果你隔一段时间，大概3个月左右去看一个算法的进步，比如，如，如果该算法进步只是代数级，没有达到指数级，那么这种算法可能更多的是，还未达到人工智能水平。

既然已经辨别了什么是真正的人工智能，那么对于人工智能而言，什么才是最重要的。

可能有些人会说算法，有些人会说设备，有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环，但是这些都不是最重要的。

对于真正的人工智能而言，最重要的永远是，只有拥有完整的数据，人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀，需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利，而恰好就是这块最好的磨刀石。

就像是谷歌的AlphaGo，有人说为什么AlphaGo不去下象棋，而是只在围棋领域中称雄呢。

AlphaGo的专家则表示，不是他们不想这么做，而是无法这么做。因为在围棋中，人一直以来有保存棋谱的习惯，在每个棋谱上都标注了什么是第1手，什么是第100手，这样很容易被AlphaGo学习。

但是对于象棋来说，自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩，但是对于AlphaGo来说，它不知道残局形成的原因，对之前的步骤一无所知，这样就会对它的认知造成障碍。

这也说明，完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的，全都是耍流氓。

目前，中国的大部分数据全都被BAT所掌握着，国外则是、Google、之类的。对于创业者而言，想要打破数据的具有相当大的挑战，但也不是没有机会。

比如说，BAT就还没有形成。方面数据，更多的掌握在公司手中，这些互联网企业也没有。

在这两个领域，不管你的技术水平如何，至少在数据方面是在同一起跑线上，这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时，下一个也有可能在这两个领域诞生。

就拿医疗来说，国外已经有许多家企业与达成协作，直接读取中的病例以及X光片或者CT片。

医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了，而人工智能，则可以在1个小时内看10万张，效率不可同日而语。

对于医生而言，诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了，通过图像和最终诊断结果的闭环学习，人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善，才能提升正确性及智能化。

在国外由于保护非常严密，很多数据无法开放，因此无法做到大量数据录入。

但是由于如今中国民众对于保护还没有那么严格，因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

只要有了大数据，特定领域超越BAT也不是不可能的。

所以说，数据才是人工智能中最重要的一环。