AI就是“大数据+机器学习”？答案是否定的

人工智能(AI)应用程序不是一个单一的工具，它将各种工具和技术集合在一起从而产生更加高级的功能。

当我们今天谈论AI时，我们并不是在谈论一种技术。实际上，AI由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等，这些领域可以创建我们通常认为是AI的应用程序。

深度学习是机器学习的一个特定分支，它采用一种直观的方法来教授算法，处理与人类学习方式相似的数据。这种方法可以产生令人印象深刻的结果，但不足之处在于需要大量的数据来训练算法。 这就是为什么数据科学家需要GPU的处理能力来训练模型并保持训练时间缩短的原因。

没有一种编程语言等同于人工智能。Python正在迅速成为编写分析应用程序的流行通用语言，也难怪它在AI应用程序中变得常见。Java和C语言也被广泛使用，因为它们提供了深层次的低级控制，虽然这可能使它们比Python更复杂。 Google的开源TensorFlow作为AI的一个组件也得到了一定的关注。

如今，我们看到AI应用程序采取了各种各样的形式。这些应用程序正在完成各种任务，包括网站翻译和私人助理。

然而，大多数AI服务主要是理解人类语言，并解释其通常模糊的含义。 真正的AI应用程序还使用机器学习来考虑新信息，并利用它来提高其性能。

随着AI发展如火如荼，供应商和技术传播者正在调用各种各样的AI。通常他们所说的AI只是它的一个组成部分，比如机器学习。

尽管这里描述的技术远非AI囊括的全部内容，但是确实表明AI是很多工具和技术的集合，AI比任何单个技术更复杂。