2.机器学习方案
既然专家系统没有学习能力，科学家们又在想，能不能搞一个具备学习能力的方法出来，就像小孩子一样，刚生下来啥也不懂，让他读几十年的书，最后变成一个聪明的小孩？这个方法就“机器学习”，一种让机器能够具备学习能力的一种方法 。
怎么才能够做到呢？
我们以在APP上买东西时候的智能推介（APP自动给你推荐商品）为例，APP怎么知道哪些才是你可能喜欢的商品呢？方法思路很简单，我们先给他整一个数学公式，这个数学公式有很多参与计算的因素（比如性别、年龄、颜色喜好、职业、收入等等，反正很多种），然后每个计算因素固定一个对结果的影响权重（这个权重就像小孩竞选班干部，其他小朋友投1票就算1票，但老师投1票要算10票），最后确定出这样一个计算公式：“0.1*性别+0.2*年龄+0.3*颜色喜好+0.4*职业+0.5*收入”，然后根据每个人的情况计算出一个结果来，根据结果的不同数值范围，我们给他推荐不同的商品 。
看到这里，可能有的网友会问了，没看出来哪里体现了“学习”能力呀？莫慌，上面的公式中，还有一个问题没有解决，那就是那些权重系数0.1、0.2、0.3是怎么来的？你凭什么说性别的权重就是0.1？显然不能拍脑袋，这个权重就是要通过大量的现有案例数据让机器自动学习出来的，这也是为什么互联网公司APP要偷窥我们隐私数据的原因 。也许通过大量案例数据的学习后发现，性别的权重不应该是0.1,可能0.52更合适，那么就0.52了 。而且随着案例数据越积越多，这个权重可能更准确，最后变成了0.523421之类的 。
三、人工智能当前发展到什么阶段了？
老实说，人工智能当前仍然处于初级阶段，还远不具备替代人类智慧的能力，所以大家不要过于担心自己失业的问题，离那一天还有很远的路要走 。目前人工智能只能做一些点上局限的事情，比如通过人脸识别自动认人、自动将中文翻译英文、自动将语音转换成文字之类的 。
本文小编，15年IT行业经验，现任重庆海数赋能科技技术总监，专门从事人工智能、计算机视觉算法和应用相关的定制研发工作 。因能力和知识有限，错误和不足之处欢迎指正！

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