提及人工智能，给大多数人的觉得都是很高大上的，那我们可能想到的就有自动驾驶汽车。
实在除了自动驾驶，我们目前的生活中，有很多的人工智能已经逐渐地走进了我们的生活，比如说人脸识别，停车场车牌识别，智能语音等等。

那么什么是人工智能呢？普通一点说我的理解，人工智能便是可以通过视觉和听觉得到信息，然后再通过运算，再把信息反馈给我们的智能设备。
比如人脸识别是可以识别人脸，语音导航可以听人的声音，然后反馈给你路线。
那智能语音翻译，是通过听各种措辞然后转化为笔墨。
那么问题来了，如何才可以做到让机器看图片，或者看到我们现实的情景的时候，

能识别出是什么东西，听语音的时候，可以知道你在说什么，然后再反馈给我们想要的信息呢。

我们可以想象一下，人类从出生到参加事情，全体的过程我们是怎么一点点地认知这个天下的呢？就拿喷鼻香蕉来举个例，比如我们学习认识喷鼻香蕉，那就须要人拿着一个喷鼻香蕉在我们的面前，并要见告。
那你这是喷鼻香蕉。
同样的类比，让机器来知道这是喷鼻香蕉。
我们要想教会机器认识一个喷鼻香蕉，我们直接就给他一张喷鼻香蕉的照片。

机器它是完备不知道这是什么东西。
我们先得有喷鼻香蕉的图片，再用专门用来帮助机器学习的识别软件。
在图片上呢标注喷鼻香蕉两个字，然后呢机器通过我们供应大量的各式各样的喷鼻香蕉特色的图片来给他进行学习。
这时候呢我们再给机器任何一张喷鼻香蕉的图片，他就能认出来这是什么。

人工智能实际上是人工在前，智能在后。
要给机器进行学习演习来认知这个天下。
这就须要人类供应弘大的图片、音频、***、文本。
等等这些数据，并且须要弘大的人工对机器进行学习演习。
也便是现在兴起的一个新职业，便是家当数据采集员、数据标注员，大家网上可以搜搜这两个词汇。

比如我们准备1000张喷鼻香蕉的图片，拿出900张让机器去学习，机器会从900张图片中学习，他就会得到一个模型，然后再拿剩下的100张，作为给机器的测试。

你给机器学得越多，机器的准确率就会越高。
利用数据集的赞助算法，来给机器深度的学习。
那这些数据的采集、洗濯和标注，就必须须要人工来完成。
须要大量的数据标注职员一起来坚守和完成。

在国外比较有名的像谷歌、亚马逊、facebook等等，在海内比较大的平台。
和百度众测，阿里众包等等，他们会在平台上发布一些任务，业内的人就会接单，去完成数据标注的事情。

类似滴滴打车接单是一个道理。
那么通过这些数据的采集和标注，可以让人工智能的机器深度的学习。
使得人工智能设备会变得越来越聪明。

数据是人工智能的基石，有了这些数据，那自然就对打算机的打算能力提出了更高的哀求，那么有了打算能力，对网络传输能力还会提出更高的哀求。
由于数据弘大，打算能力弘大，传输能力也要跟得上。
那么我们当前随着打算机芯片打算能力的加强以及5G网络的遍及，这些关键的技能难点就都办理了。
以是说将来人工智能一定是一定的趋势，也会给我们带来更高效和便捷的生活。
历史上人工智能经由了2次发展的热潮， 1956年科学家就已经提出了人工智能的观点，直到本日芯片打算能力的提高，5G网络速率的加快，所有我们本日的人工智能又迎来了第三次的爆发期。