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人工智能涉及的学科非常多。比如说计算机科学、脑科学、哲学、心理学、语言学等。学术界目前还没有统一的人工智能定义，不同研究方向的专家对人工智能的理解不一样，定义也有所侧重。目前比较通俗的定义是：人工智能就是用人工的方法在机器上实现的智能，被称为机器智能。

根据人工智能的智能水平，从低到高可以划分为三个层次，第一个层次是计算智能，就是能存会算，各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能；第二个层次是感知智能，就是能听会说、能看会认，像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶体现的就是感知智能；第三个层次是认知智能，就是能理解会思考，这是人工智能领域专家们正在努力的方向，比如说微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。

三、人工智能的核心驱动力

第一大核心驱动力――大数据

在人类发明的史上，很多发明都是从模仿动物开始，比如说为了实现飞行梦想模仿鸟，历史上有各种关于模仿鸟试图飞行的记载，用这种方法飞行的结果可想而知，肯定都以失败告终。于是，我们把使用这种方法论的人统称为"飞鸟派”，早期研究人工智能的基本上都是"飞鸟派”，因为他们认为计算机要获得智能必须模仿人的思考模式。比如说当时的语音识别研究，几乎所有的专家都把精力投入到教会计算机理解人类的语言上，研究进展缓慢。上世纪七十年代初，美国康奈尔大学有位叫贾里尼克的教授在做语音识别研究时另辟蹊径，换了个角度思考机器语音识别这个问题。将大量的数据输入计算机里，让计算机进行快速的匹配，通过大数据来提高语音识别率。于是复杂的智能问题被转换成了简单的统计问题，处理统计数据正是计算机的强项。从此，学术界开始意识到，让计算机获得智能的钥匙其实是大数据。

什么是数据呢？你可能会认为大数据就是一堆

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