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最近两年人工智能火灾，很多企业和人才考虑变革人工智能，人工智能的基础是什么？
人工智能学科研究的主要内容包括知识显示、自动推理和检索方法、机械学习和知识获得、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等.
知识标识是人工智能的基本问题之一，无论是推理还是搜索方法密切相关.常用的知识显示方法有逻辑显示法、生产式显示法、语义网络显示法和框架显示法等.
常识当然受到关注，提出了单调推理、定性推理等多种方法.
问题解决中的自动推理是知识的使用过程，有很多知识表现方法，相应地有很多推理方法.推理过程一般分为推理和非推理.所谓语逻辑是演绎推理的基础.结构化表明继承性能推理是非演绎性的.由于知识处理的需要，近年来提出了连接机制推理、类比推理、以示例为基础推理、反演推理、有限推理等多种非演泽推理方法.
检索是人工智能的问题解决方法，检索战略决定了解决问题的推理步骤中使用知识的优先关系.分为无信息引导的盲目搜索和利用经验知识引导的启发性搜索.启发知识通常由启发函数表示，启发知识越充分利用，解决问题的搜索空间越小.典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等.近年来，搜索方法的研究开始关注拥有百万节点的大规模搜索问题.
机器学习是人工智能的另一个重要课题.机器学习是指在一定的知识表达意义下获得新知识的过程，根据学习机制的不同，主要有总结学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等.
知识处理系统主要由知识库和推理机组成.知识库存系统所需的知识，知识量大，有多种表现方法时，知识的合理组织和管理很重要.推理机在解决问题时，规定使用知识的基本方法和战略，在推理过程中为记录结果和通信设置数据库或采用黑板机制.如果知识库中存储的是某一领域（如医疗诊断）的专业知识，那么这样的知识系统就叫专业系统.为了适应复杂问题的解决需求，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，此时知识共享、主体之间的合作、矛盾的出现和处理是研究的重要问题.
需要数学基础:高等数学、线性代数、概率论数理统计和随机过程、分散数学、数值分析.
需要算法的积累:人工神经网络、向量机、遗传算法等算法当然有各个领域所需的算法.例如，机器人自己在位置环境中导航和地图需要研究SLAM的算法需要时间的积累.
至少需要掌握编程语言，结果算法的实现需要编程的硬件深入，电气类的基础课程是必不可少的.
人工智能领域都有哪些
一般来说人工智能技术包括机器学习；知识图谱；自然语言处理。
1、机器学习
机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。
2、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体至关系至实体”三元组，以及实体及其相关“属性至值”对。不同实体之间通过关系相互连接，构成网状的知识结构。
3、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
人工智能的科学概括：
1、实际应用
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
2、技术研究
研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、语言学、医学和哲学等多门学科。
3、安全问题
人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部**中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，情感和自发行为。
什么是人工智能？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术的细分领域有哪些？
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
下面，我们就每个细分领域，从概述和技术原理角度稍微做一下展开，供大家拓展一下知识。
1、深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师。
对于一个智能系统来讲，深度学习的能力大小，决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；?2.将大量的数据情况输出到这个网络中；?3.网络处理这些动作并且进行学习；?4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；?5.系统通过如上过程调整权重；?6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。
计算机视觉
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
3、语音识别
语音识别，是把语音转化为文字，并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别
语音识别技术原理：
1、 对声音进行处理，使用移动函数对声音进行分帧；?2、 声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取；?3、 声音特征提取之后，声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理
苹果手机的Siri，以及小米手机上的小爱，都算是虚拟个人助理的应用。
虚拟个人助理技术原理：（以小爱为例）
1、用户对着小爱说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息；?2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电 线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器；?3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。
5、自然语言处理
自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言的通信。
NLP
自然语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析；?2、句法分析；?3、语义分析；?4、文本生成；?5、语音识别；
6、智能机器人
智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
7、引擎推荐
淘宝、京东等商城，以及36氪等资讯网站，会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。
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