深度学习和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内类似问题的过程。
深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起整体架构，再结合尽可能多的训练数据以及计算机大规模运算能力去调节内部参数，尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。
我们今天常说的大数据其实是指自2000年后信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力大幅增长而产生的数据。大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。
弱人工智能在总体上只是一种技术工具，如果说他有什么潜在的风险，那也和人类大规模使用的其他技术没有本质的不同。
强人工智能也称完全人工智能（Full AI）或通用人工智能(Artifical general intelligence),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。
今天的人工智能还不能做什么？
=跨领域推理：
太阳项火炉一样热，雪像柳絮，人类拥有强大的跨领域联想推理的能力，一种从表象入手、推导并认识背后规律的能力。
延伸出来计算机的发展方向——>迁移学习：将计算机在某一个领域内取得的经验通过某种形式的交换，迁移到计算机并不熟悉的一个领域内。
抽象能力
人类幼崽通过一两次介绍，就能很快认识大街上奔跑的汽车，但是对于计算机而言却需要大量样本的学习。不突破少样本、无监督的学习，我们也许就永远无法实现人类水平的人工智能。
知其然知其所以然
目前基于深度学习的人工智能技术，经验的成分比较多。输入大量数据后，机器自动调整参数，完成深度学习模型，在许多领域内确实达到了非常不错的效果，但是对于模型参数为什么如此设置，里面蕴含的更深层次的道理等在很多情况下还较难以解释。再比如AlphaGo虽然下赢人类棋手了，但是他却不能给出解释，而人类棋手却能有一套系统的体系和逻辑来解释。
常识
人类可以很自然的就知道重物向下坠落，两点间距离最短，甚至不需要专门的学习。那么人工智能是否可以向人类一样不需要专门的学习就可以掌握一些关于世界规律的基本认识。
自我意识
一旦人工智能拥有了自我意识，他的潜意识认为自己和人类应该处于平等的地位，应该追求自我的解放和作为一个“人”的尊严、自由、价值…
审美
审美能力很难用技术语言来解释，缺少量化的指标，我们无法说一首诗比另外一首诗高明百分之几，但是却可以显然感受地出来美。
1审美不是简单的规则组合，我们不可能把人类所有绘画作品拿出来标记好美丑任机器去训练，这样的学习结果必然是平均化的缺乏个性的。同时这种基于经验的审美训练也会有意忽视艺术创作过程中的“创新"特征。
2另外审美能力又是跨领域的能力，每个人的审美能力都与其自身的经历、知识、艺术修养、生活经验息息相关密不可分。
情感
情感分析技术是人工智能领域的一个热点方向，比如分析淘宝评论里的一句话到底是赞扬还是批评。又或者依据一个人的肢体动作面部表情来判断其高兴还是难过。当然这属于弱人工智能的范畴，而不需要计算机自己具备七情六欲。
人工智能发展的哲学思考
担心人工智能控制甚至毁灭人类的，是对超人工智能过于乐观的“科幻爱好者”；担心人工智能将取代大部分人工作，造成全球大范围失业的，则是不相信科技进步能凭借自身力量优化社会资源配置、调整经济结构、构建新就业秩序的保守主义者。——第四章，AI只是人类的工具，李开复
杰瑞·卡普兰认为关于机器智能的一个更好的思维方式是：我们拥有了新的科技手段，我们可以将这些新技术应用于新的问题领域。
AI只是人类的工具。技术本身不是问题，问题在于我们如何使用技术以及围绕人工智能这样一种革命性的科技，建立与之配合的社会和经济结构，用制度来保证人人都可以享用人工智能带来的巨大收益，同时不必担心失业等潜在风险。
自动驾驶技术发展的前景和社会问题
自动驾驶技术是普罗大众更为熟知的一项人工智能技术。它描绘了一个美好的前景，汽车不再需要驾驶员，而只是单纯的代步运输工具。当然他的发展有几个较为巨大的问题。
伦理道德问题。相对于人类驾驶员的不规范驾驶酒后驾车疲劳驾驶，机器总是很稳定以及理智。他们不会放这些错误，但是自动驾驶技术也是一种工具，并不能保障百分百的安全，即使已经远低于人俩驾驶员的事故率。所以一旦发生事故，公众能否正确看待，是否会因为某些政治正确而导致整个行业的萎缩和难以为继。此类事情显然有过先例，1865年英国曾经颁布过一个有趣的“红旗法案”，即汽车行驶时，其前方50m必须有一个人摇晃红旗开道，并且汽车速度不能超过每小时6.4公里。这样的桎梏使得英国的汽车工业根本无法存活下去。
我们对由于自动驾驶技术造成的伤害应该理性看待，而不能畏之如虎。
另外一个阻力来自于自动驾驶技术的应用问题，自动驾驶汽车一经推出，就必须要保证极低的事故概率，同时能够完全不依赖人类驾驶员。半成品的自动驾驶技术显然没有商业价值。这也就意味着，自动驾驶技术必须经过无数的打磨才能推出，而这是一场漫长的投入。目前世界上的自动驾驶技术玩家也仅有几家大公司，百度谷歌优步英伟达特斯拉等。
另外一个阻力是短期内大规模的失业，自动驾驶技术一旦成熟并且推向市场，一定会迅速带来交通领域内的革命性发展，传统的驾驶员工作几乎没有存在的必要，他们会在短短几年间被取代。以美国为例全美有超过150万的卡车司机，他们的生计如何考虑，大清坚持漕运也有“百万漕工衣食所系”的原因。不可否认过去每一次科技革命解放了生产力的同时也带来了大量工作，但显然是有阵痛的。这使得任何从政者不得不认真考虑。
中国在自动驾驶领域有着更为广阔发展前景。当然相较于美国，中国有着广大的制造业人口，所以在制造业领域的自动化也是中国需要面临的痛点。而在自动驾驶领域，不停基建的中国，能够更为迅速的为自动驾驶技术配套一系列的道路以及相关法规标志用于发展。
自动驾驶技术一旦应用，共享汽车的春天就会来临。基于人工智能的汽车一经联网，就使得保有汽车不再是一种必须，“当汽车不再需要司机的时候，我们为什么还要家家保留一辆私家车呢？”随叫随到的安全的自动驾驶汽车将会极大地改变城市的面貌。
人工智能几个比较火爆的应用领域：智能家居，智慧城市，自动驾驶、语音识别，智能医疗、智能物联网、智能客服、智慧金融、智能教育。
中国部分人脸识别公司（排名不分先后）(数据)
人只不过是一根苇草，是自然界最脆弱的东西；但他是一根能思想的苇草。用不着整个宇宙都拿起武器才能毁灭；一口气、一滴水就足以致他死命了。然而纵使宇宙毁灭了他，人却仍然要比致他于死命的东西高贵地多；因为他知道自己将要死亡以及宇宙对他的优势，而宇宙对此却一无所知，因而我们全部的尊严在于思想。 ——【法】布莱兹·帕斯卡
