第一步是弄清楚怎樣才能成為人工智能。
AI首先要了解智能的本質。我們有一句話智能覺得我們人類比其他動物，我們覺得我們是聰明的。我們也希望有一個類似的機器也有我們人類的智慧，所以我們稱之為人工智能。
對我們作為人類的智能發展來說，我們可以具有如下的能力:
語言的交流能力。
我們可以學習一門語言，識別和理解的語言，以後可以識別和理解的完整的答案。
目標識別的能力。
我們作為人類有觸覺，聽覺，視覺等對目標進行感知的能力。我們國家希望中國人工智能機器，能夠可以通過觸摸來判別是什么東西，我們自己希望人工智能，通過聽能夠有效識別聲音，我們學生希望人工智能技術通過網絡攝像頭能夠分辨是什么物體或者標記。
學習能力。
我們人類最大的能力就是學習能力，所以我們希望人工智能也應該具備這種能力，通過這三件事，可以掌握更多的知識，可以更好地模擬我們人類的思維過程，從而做出一些類似我們人類行為和意識的判斷。
對於以上三種能力，最後一種學習能力是前幾種能力的基礎。
對機器的學習能力來說，實際上就是一個統計學的問題，通過大量的數據積累，機器可以做出一些歸納性的總結判斷，就像我們普通人一樣。
那么我們具體的人工智能發展這一學科，應該通過學習的東西，首先是計算機和傳感信息技術企業相關理論知識，還有與人工智能系統相關的專家類型的知識，比如說，
編程方面的知識，
數據處理方面的知識，
數據采集相關的知識，
對應領域的專家知識。
對上述知識的掌握，有助於對對應領域人工智能輸入與輸出信息的處理和優化，從而可以真實的，或者接近真實的模擬人類的思維和行為能力。
你比如說我們現在進行比較熱的一個發展方向就是可以自動駕駛。這裏面需要學生懂得學習知識相當之龐雜，一個是複雜的計算機信息系統，要求企業快速高效的處理各種社會問題，並且能夠通過一系列的傳感設備反饋到汽車操作過程當中。短短的，一點點操作，可以說集成了傳感技術，計算科學技術，雲技術，以及生態系統集成技術。
所以要學習人工智能，首先要確定一個研究方向，然後針對這個方向掌握一些基礎知識，比如，傳感技術原理，計算技術原理，雲技術原理，系統集成技術原理，對於一個的方向還有很多專家知識。
在學習過程中必須注意理論與實踐的結合，邊學邊改，從而積累自己的人工智能知識。
在人工智能技術成熟以後，比如說人工智能企業產品設計能夠具有非常精確的模擬人類的思維和行為模式以後，還有就是一個中國最大的難點，那就是我們人類的頓悟。
所謂我們人類的頓悟，是人類在某種需要特定曆史條件下，在知識進行積累到一定影響程度的基礎上，知識管理架構發生了從量變到質變的演化。
其實頓悟對於需要我們一個普通人來說發展也是企業很難做到的，對於中國人工智能也許是一種苛求，要求是高了一點，我們自己並不希望他能夠頓悟，因為他們一旦頓悟，他可能就能夠擺脫我們研究人類的控制。
但是企業如果不搞明白頓悟的發生發展過程和觸發點，我們就無法分析得出研究結論，說我們的人工進行智能是安全的。
因為我們賦予了人工智能不斷學習的能力，天知道哪一天他會頓悟。
相關文章: