當下最火的概念無非就是人工智能了，現在，人工智能已經滲透，到了各行各業，也滲透到了我們生活的每一個角落，和別人聊天的時候，如果說你沒有聽過人工智能，那估計就會成為被人鄙視的對象了。

然而，作為一個門外漢，我一直對人工智能，大數據等概念知其然卻不知其所以然。好像對它們很熟悉，可是細細一想，卻又發現對它們其實所知甚少，基本停留在人云亦云的階段。

巧合之下，看了吳軍老師寫的《數學之美》這本書，總算對人工智能，特別是電腦對自然語言的處理有了一點了解。今天寫出來分享一下，以一個外行加菜鳥的身份談談個人的理解。

在最一開始，科學家們覺得要想讓電腦理解人類的語言，那就需要像培養一個嬰兒學習語言那樣去培養它，概括起來就是兩件事：分析語句和獲取語義。可是，對我們人類來說很簡單的問題到了電腦這邊就變得無比艱難，因為電腦沒有辦法理解一個句子或一個單詞和上下文的關系，再加上有那么多的多音字，多意字等，對于電腦來說，運算量實在太過巨大，即使今天計算機的運算能力有了突飛猛進的發展，就拿現在的英特爾i7處理器來說，分析一個二三十個單詞的句子也要花一兩分鐘，可想而知，這條路是完全行不通的。

后來，科學家們發現利用數學上的概率算法可以解決這個問題，創建了統計語言模型，人工智能的春天才算來臨，簡單來說，看一個句子是否正確合理，只要看它的可能性大小如何就行了，而可能性的大小可以用概率來表示，假設組成一個句子的單詞有n種排列方法，只要看哪種排列方法的概率最大，那這個句子的準確性就最高。打個比方“小明在吃飯”這個句子，里面的每個字有多種組合方式，像“飯吃明小在”等，而對比各個排列順序在一個大的數據庫里面出現的概率，就能篩選出“小明在吃飯”這個正確的句子。

我覺得最偉大的不在于這個方法翻譯了多少句子，而是為人類打開了一扇新的大門，原來用數學的方法也能解決語言的問題。在這種思維方式的引領下，人工智能的浪潮才能來到我們身邊。

另外，我也總算了解了一點人工智能和大數據的關系，給電腦設計出一套算法后，它一定需要大量的數據來支撐這套算法，而這套算法會自動進化，不斷尋找最優的解決方案。看過一個例子，研究人員給電腦設計了一套自我學習的算法，然后就讓電腦自己去玩游戲，前面幾次，電腦都會有大量的失誤，可是短短半個小時后，電腦的失誤比率就降到了百萬分之一，兩個小時后，電腦發現了一個bug，可以直接打碎一堵墻獲得勝利，而這個漏洞人類玩家花了很長時間也沒有發現過。

以后我會陸陸續續把自己的一些學習心得寫下來和大家分享，這也能夠幫助自己個更好的了解閱讀到的東西，一個知識，只有當你能夠用自己的理解說給別人聽，才算真正的了解。