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什麼是人工智慧？通俗來講，就是讓機器能像人一樣思考。這個無需解釋太多，因為通過各種科幻電影我們已經對人工智慧很熟悉了。大家現在感興趣的應該是——如何實現人工智慧？
從1956年夏季首次提出“人工智慧”這一術語開始，科學家們嘗試了各種方法來實現它。這些方法包括專家系統，決策樹、歸納邏輯、聚類等等，但這些都是假智慧。直到人工神經網路技術的出現，才讓機器擁有了“真智慧”。
為什麼說之前的方法都是假智慧呢？因為我們人類能清清楚楚地知道它們內部的分析過程，它們只是一個大型的複雜的程式而已；而人工神經網路則不同，它的內部是一個黑盒子，就像我們人類的大腦一樣，我們不知道它內部的分析過程，我們不知道它是如何識別出人臉的，也不知道它是如何打敗圍棋世界冠軍的。我們只是為它構造了一個軀殼而已，就像人類一樣，我們只是生出了一個小孩而已，他腦子裡是如何想的我們並不知道！這就是人工智慧的可怕之處，因為將來它有可能會覺得我們人類不應該活在這個世界上，而把我們消滅掉；為此，世界上已經成立了不少安全協會來防範人工智慧。
大腦的結構越簡單，那麼智商就越低。單細胞生物是智商最低的了。人工神經網路也是一樣的，網路越複雜它就越強大，所以我們需要深度神經網路。這裡的深度是指層數多，層數越多那麼構造的神經網路就越複雜。
訓練深度神經網路的過程就叫做深度學習。網路構建好了後，我們只需要負責不停地將訓練資料輸入到神經網路中，它內部就會自己不停地發生變化不停地學習。打比方說我們想要訓練一個深度神經網路來識別貓。我們只需要不停地將貓的圖片輸入到神經網路中去。訓練成功後，我們任意拿來一張新的圖片，它都能判斷出裡面是否有貓。但我們並不知道他的分析過程是怎樣的，它是如何判斷裡面是否有貓的。就像當我們教小孩子認識貓時，我們拿來一些白貓，告訴他這是貓，拿來一些黑貓，告訴他這也是貓，他腦子裡會自己不停地學習貓的特徵。最後我們拿來一些花貓，問他，他會告訴你這也是貓。但他是怎麼知道的？他腦子裡的分析過程是怎麼樣的？我們無從知道~~
通過對本篇文章的學習，我們知道了通過人工神經網路可以實現真正的人工智慧。下一小節我就詳細地為大家講解神經網路。
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