在过去的四年中，我和我的YAOSHA开发团队们，在人工智能的方向，跨过一个又一个的坑，也收获了一些关于人工智能场景应用、人工智能开发、人工智能技术选项等的一些经验，以下我将为大家一一道来。
辨识篇：究竟怎么样才能称为人工智能技术
一、人工智能究竟是什么？
现下，无论是投资风口、政府文件、市场焦点、吃瓜群众的口议，都离不开人工智能这个热点。
有人说：
智能机器人技术高端大气上档次，那才是人工智能技术呢
有人说：
像电影AI里面的或机械姬或者是像异形电影里面的大卫，那样的呢能够自主理解人类，能够自主学习人类知识的才算是人工智能技术
当然，这些说话很高端，也拔高了人工智能的层次，放佛离我们的生活很远。
也有人说：我打车的滴滴、我叫外卖的美团、饿了么。也是人工智能技术的应用
至于是不是？接下来我们先来看看60多年前，人工智能学说确立的那个科学大会-达特茅斯大会中，对于人工智能的定义
在年的达特茅斯大会中摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，所罗门诺夫等科学家对于人工智能（ArtificialIntelligence）做出了以下系统性的定义
“我们将试图找出一种方法，能让机器使用语言、形成抽象概念和观念、帮助人类解决不同种类的问题，并且能够自我改进……现阶段人工智能研究的目标是，试图让机器做出能被人类称为‘智能’的行为。”
我们可以从以上总结中看到最初AI之父们对人工智能的期许和定义在于：
1.人工智能是能够使用人类语言
（语义识别、语音朗读、语言识别、自然语义理解）
2.人工智能是能够形成抽象概念和观念
（专家系统、知识库应用）
3.人工智能是基于解决人类问题且自我改进而存在的
（深度学习）
4.人工智能是一种具有模仿人类“智能”的机器
（元智能神经网络）
这是AI之父们在人工智能的最初周期对于人工智能的最基本和原始的想像和理解。
而在此基础上所发展出的人工智能的学科及基础包括：
智能语音自然语言识别神经网络集群计算认知计算机器感知决策树自动编程……
以上是由人工智能发展出来的技术和理论框架。由此可见，人工智能不是一种技术，而是一种技术类型的合集。
那么我们来做一个小结：究竟人工智能是什么？
人工智能是从计算机发展初期开始就形成的一种对未来的人类社会基于机器模仿人类智能，具有自动化，智能化，自主使用人类语言、逻辑思维能力、推理能力，具有自主学习进化能力的，且服务于人类，帮助人类解决各种问题的一种生产力的工具。
二、究竟怎么样的技术才是真正的人工智能技术
有朋友会说，张老师，张总，你说的这些概念性的东西，还是没有解决我们对于人工智能的具象化理解的问题。究竟哪些技术，或者哪些类型的技术特征才能成为人工智能技术。
人工智能从年提出并确立学科之后，衍生了大量的技术和学科类型，其中一个很重要的概念，我想和大家分享：
那就是强人工智能和弱人工智能。
什么叫强人工智能。到底强在哪里？
强人工智能，是指那些有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能。
是的，关于这个解析出自百度百科。我个人的理解是，强人工智能是最符合最初麦卡锡等人提出的人工智能定义的最终形态的人工智能。
这是人工智能，已经达到了，人类型态化，思维化以上的一种表现，是机器学习中无序学习的强化表现。
这里又出现一个对大家来说是新的概念：无序学习。这里暂不解析。我们先说弱人工智能。
弱人工智能是指目前技术下能制造出真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
这就是所谓的基于现在条件下，我们人类所能制造和所能达到的人工智能的技术。
而弱人工智能技术，为了能够达到推理和解决人类问题的条件。一般所采用的技术都离不开：知识库系统。
为了赋予机器智能化，必须给人工智能一个专属于这个解决问题的知识库，而在这个知识库的基础上，机器化的人工智能，进行有序学习和人工调教，是的人工智能能够对于人们的问题做出预判、总结、推理，数据匹配。得到解决问题的方式、方法。这也是目前人工智能所能达到的能力。
那么我们刚刚说了两个心的概念，一个是有序、无序学习。一个人工调教。
这两个都是机器学习、深度学习中的概念。是人工智能的底层框架模型。
有序学习是指定方向，制定知识库。无序学习是不指定方向，不制定来源。
人工调教则是学习和智能干预的措施。
那么到这里有朋友可能会问，你说的这些我所见到的宣传自己是人工智能、智慧AI的哪些应用或商业模型，都没有说到啊。只有什么大数据，云计算，神经元网络之类的。看的眼晕，他们究竟是不是真正的人工智能？
我们之所以从人工智能的定义到衍生学科到强弱人工智能的划分来于大家分享，就是想为大家去分辨，什么是真正的人工智能。
让我们来总结：
1.谁跟您说：我们的人工智能无所不能，我建议您直接啐他一脸。在目前技术条件下，强人工智能还无法实现。
2.人工智能是为了解决人类在生活中通用性场景存在的。单独专项学科类型或独立用于某种场景中使用的，被称为专用智能
3.在目前条件下，弱人工智能都必须依赖知识库模型，通过大数据匹配及算法实现推理、决策辅助、多任务计算，分布式场景的应用能力。没有知识库模型不能成为人工智能，只能称为智能技术。
通过以上三个方面，我们就可以很明显地区分，什么是真正的人工智能。
场景篇：未来的生活、商务场景中人工智能技术的畅想
一、未来人工智能必须具备的能力
刚刚对于真正人工智能的定义，也许有部分朋友不太认同。
可能部分朋友会说，我对人工智能的要求过高，或者认知太片面狭窄。
可能认为人工智能只需要解决某个，或者特定场景中的问题，智能化地实现专一问题，或者不需要对人类的全部、或者通用行场景进行负责。
起初我们也是这样想的。
不知道大家知不知道一个职业，或者一种技术叫修笔匠。从前能够胸前夹着钢笔的都是文化人，都是干部。而钢笔容易坏。所以出现这样一个职业和技术，专门服务于哪些有钢笔的客户。
可是这种职业，现在大家已经看不到，已经被水笔、圆珠笔等淘汰了。
社会发展的规律，生产力的进化历程告诉我们一条血淋林的规律
如果你的技术、能力、经验、以及专注，不是致力于整个社会的进步，不能为普遍大多数的人类活动、商业、生活所服务。
那么这个技术、能力、经验、专注，都将是被淘汰的命运，也是的
3、5年、也许是10\20年。
那么作为人工智能，如何去适应和成为推动人类前进的生产力工具。
很根源地，必须于人类的生活商务所密切结合。必须服务于人类生活、商务的通用行场景应用。
技术、框架、模型都是次要的，重要的是：您的人工智能是否具有生活、商务落地场景应用，是否与人类的生活，密切相关。
那么人工智能哪些能力是在人类未来生活必须具备的？
我和我们的技术团队，在人工智能通用化场景下深耕四年得出来的结论是：
1理解人类的需求，未来的人工智能，必须是能够听懂及能够理解人类需求的能力工具。
举个例子:我想吃沙田柚。
这句话中，人类的理解方式是想吃你就自己买。于是产生了购买
进而产生了交易筛选、交易决策、交易过程的整条需求解决链，
可是对于目前的互联网智能技术，或不能被称为真正的人工智能的技术会怎么做？
它们会给您一堆的沙田柚的图片、介绍、
再进化一点的，会给您引导到搜索，给您推荐一堆您看的到买不到的商铺或网站。
而未来的人工智能，会根据您的位置、您的购买习惯、您的饮食配比、您的资金拥有数，您的一切相关数据，为您推荐和筛选好最合适的商家、商品、快速下单、快速交易、快速配送，以上行为有可能自动，也可能根据技术限制，需要您可进行适当的人工干预
2通用性场景应用，未来的人工智能，必须是能够适用于人类各种生活场景解决的通用方案。
我们再来看个例子：
当您不舒服，想挂号看病怎么办？
对于目前的互联网技术，也许您会说已经很成熟了，您可以直接打开专用挂号网，填写您的病历号，选择一个您认为技术高明的大夫，直接再可预约的时间段选择挂号，如何没有可挂号时间段，您再选择其他大夫，医院，您需要将对您的病历本和您的身体情况进行再次复述。直到医生了解您的病情，给出治疗方案，然后进行缴费、取药，定期复查。
而未来的人工智能，直接关联您的身体检测仪器，或者您只要对着人工智能说出您的病情，人工智能将为您选择附近的、可预约的、评价高的大夫，并将您的身体情况和以往病例数据，近期的饮食、排泄等情况预先发给您的主治医生，在您和医生见面时，您的主治医生已经对您的身体情况已经了若执掌，由医生根据您的病情，生成是否到院治疗和用药建议，并且实现结算和药物配送、病床预定等后期处理。
我们来看以上未来人工智能的场景下，跨越了几个场景。
首先是病例管理、日常体征管理、挂号管理、医疗资源匹配、医疗流程管理、交易管理、服务配送管理、医疗资源分配管理场景
以上的场景，跨越越大，我们对于未来的人工智能的期许就越大。
3适用于广泛传播普及，未来的人工智能必定是与您的生活信息、商务场景密不可分的，因此必须具有强适用性，而且您无须为此付出高额的成本或需要大量的路径、特别深的入口去获取。
关于这个就无需举例说明了，相信大家都可以理解到。
4落地应用简单，未来的人工智能，必须有简易、通行的落地应用方式，只有落地简单才能快速地被人们所适应。
比如现在很热门的区块链。我们都知道区块链是分布式去中心化的场景应用工具，可是截至目前、现在没有一个人能说清楚区块链除了发币能有什么落地应用。虚拟币，即使您现在手持上万，也不过是一场空中楼阁，虚假估值而已。
未来的人工智能，必须是有很简易的落地方式，一直是能给人群简单就能接受，并且是认知中能够通行的、可以快速取代旧有生产力的工具。
我们经常试想，如果
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