AI 思维解析：从感知到决策的核心逻辑
颠覆互联网思维的应该是 AI 思维。AI 思维是百度创始人李彦宏在'2017 百度联盟峰会'上首次提出的概念，标志着技术认知进入新阶段。
背景与定义
智能时代，人人都需要有 AI 思维。就像互联网时代人人都要有互联网思维一样。AI 是以智能决策为核心的系统，它能够将像 5G、物联网这样的新技术很好地串联起来，这些技术的应用将会大大提高生产效率，从而引发新的变革，颠覆已有的形态。
目前主流的 AI 技术都是通过机器学习实现的。简单来说，机器学习是在不断地学习和训练中寻找规律的过程，因而更像是自然科学。自然科学主要研究'无意识的行为'，即一个或一些事件导致行为的发生，比如膝跳反应。自然科学包括物理学、化学、生物学、天文学和气象学；而社会科学是研究'有意识的行为'，比如心理学、社会学、人类学等问题。
这里提到自然科学和社会科学，是为了相对广泛地涵盖 AI 可能会涉及的问题和领域。有意识的行为会破坏客观规律，从而影响机器学习。人工智能是一个建立在概率论上的系统，我们要尽可能提高人工智能决策的准确率，比如达到 99.9%，100% 是不可能的，那是自动化解决的问题。而打破规律的事物是降低人工智能准确率的脏数据，而在自然科学中基本没有有意识的行为。
例如，自然科学里植物的生长，是根据环境的温度、湿度、光照等因素共同决定的，是一个相对确定的、有规律的事物。而人不一样，人可以因为自己不想出门而决定不出门（'自己不想'就是有意识的行为），植物不会因为自己不想生长而停止生长。因此，'有主观意识的行为'参与越少，人工智能所做的决策越准确。但有意思的是，我们希望机器通过在'无意识的行为'中学习后，做出符合人类'有主观意识'标准的决策。
01 看见：机器视觉
就像人具备看到东西的能力一样，人工智能也可以看见。也就是机器视觉，展开来说，包括图像识别、视频识别、文字识别，具体是怎么实现识别的呢？
我们拿图像识别说明一下，图像识别是将一张图片分割为很多的小块（像素点），然后与机器已知的事物对比，来判断物品是什么。比如机器已经知道猫的眼耳口鼻子分成小块后长什么样，当给了机器一张新的照片时，它发现新照片分块后和之前定义的猫的各个部分长得一样，那么机器就会输出这是一只猫，从而完成图像识别。
常见的机器识别应用领域是智能安防。比如我们在北京火车站检票进站，最早是由工作人员人工核实乘客的身份证、火车票等信息是否一致，现在通过摄像头智能识别解决，这大大缩短了进站的时间。同样的方式也适用于警方破案。传统的方式中，他们需要人力查看监控录像，找到可疑的嫌疑人。现在通过视频识别，系统可以根据警方提供的照片快速找到有嫌疑犯的视频。
目前，摄像头的采集方式都是按照人眼的方式进行的，当摄像头可以按照机器的方式采集，那将带来更大的效率提升。随着卷积神经网络（CNN）等技术的发展，机器视觉不仅能识别物体，还能理解场景中的空间关系和动态变化。
02 理解：自然语言处理
人是如何理解彼此的呢？是建立在我们有共同的认知之上。比如我们都知道人饿了要吃饭，于是你说饿了的时候，你的妈妈会给你做饭。人工智能也一样，它要先理解人类，才能帮助人类做决策。这就涉及到了自然语言处理（NLP），我们以声音和文字的形式向机器传达信息，它通过自然语言处理之后，就可以理解我们要表达的意思了。
人工智能如何能够理解我们说的话呢？这就需要我们预先对事物进行归类和定义。比如你和机器说：'帮我订一张明天早上去美国的机票。'
那人工智能根据已有的信息储备，将这句话转化为结构化数据：
- 我 = 我的主人，他的名字是张三
- 明天早上 = 12 号 6:00 到 12:00，已知今天是 11 号
- 美国 = 目的地是美国
- 机票 = 票的类别是机票，不是火车票也不是汽车票
这里面'姓名'是张三，'早上'代表 6 点到 12 点，'美国'是一个国家（国家可以是到达的目的地），'机票'是一张出行的所需的票务（它和火车票、汽车票是一类的）。这些信息是需要让机器提前学习的。
这一部分的技术常常应用到翻译、智能客服等领域。但智能客服并不是自然语言一项技术就能解决的，它还涉及到信息的搜集、查找、做出决策等。现代 NLP 技术还包括语义分析、情感分析和意图识别，使机器能更精准地捕捉用户背后的真实需求。
03 分析：推荐与反欺诈
人是具备分析事物的能力的，我们会分析'这个人喜欢什么？'、'这个人有没有骗我？'，对应到人工智能就是智能推荐系统和反欺诈系统。
我们是如何分析一个人喜欢什么呢？一种是通过观察他的行为；另一种是将人分类，把新朋友分类到我们已知的类别，根据已知类别的喜好推断出这个新朋友可能的喜好。
对应到人工智能是一个道理。在第一种方式里，机器会给用户打标签，例如用户的标签是娱乐八卦、科技、互联网，那机器就可以根据标签信息推荐对应类别的内容给用户；在第二种方式里，机器通过建立用户画像给人分类，如果用户是属于 20-30 岁的一线城市的职场女性这个画像，机器就可以根据这个画像的喜好进行推荐。
应用场景就是我们经常接触到的内容推荐，以及广告精准营销等。但推荐系统也会存在问题。它在探索人的喜好的同时，也会影响人的选择。当用户看了一种东西系统就会推荐同类的东西，用户看这种东西越来越多，最终造成数据失衡。如果用户最初的行为只是误操作或非本人的操作，那系统就帮助用户做了决策，并培养了用户的兴趣。这种现象被称为'信息茧房'，需要通过引入多样性算法来平衡。
