1.1 由机器学习到人工智能的定义
如今，有很多关于AI的话题。
“依托AI，实现手机的伟大变革。”
“依托AI，实现行业的智能化与自动化。”
……
相信有朝一日，走在大街上，可能也会出现这样的广告语：
“世界上没有什么事是一个AI程序解决不了的，如果有，那就来两个。”
“AI技术，只有你想不到的，没有我们做不到的。”
“生活要想好，AI是法宝。”
……
AI即人工智能，是Artificial Intelligence的英文缩写。所谓人工智能，是指在具有计算能力的同时，还具有某种创造性的处理能力，是计算机对人类智能的模拟再现及其相关技术。阐述得通俗一点，人工智能就是模拟人类的思维来计算和处理问题。人类对事物的认识是在学习中逐步完善的，计算机也如此，通过学习，计算机可以达到举一反三的效果，可以进行自主的思考和判断。
这里以电商网站的推荐功能为例，漂亮的女士在购买服装的时候一般都要搭配合适的饰品。某日，A Lady在某网站购买了内衣和项链。第二日，B Lady在同一个网站上只购买了内衣。这时，计算机会向B Lady推荐项链。
现在A Lady、B Lady、C Lady在同一网站分别购买了图1.2所示的商品。A Lady购买了内衣和项链，C Lady购买了内衣和耳坠，B Lady只购买了内衣，那么，网站会向只购买了内衣的B Lady推荐项链还是耳坠呢？如果不能将项链和耳坠同时推荐给B Lady，这里又会选择推荐哪一种呢？
图1.2 三个Lady购买的商品推荐
答案可以在随机的范围中去找，也就是网站可以通过随机方式适当地进行推荐，但这样人工智能就没有现实的意义了。若想让顾客购买更多商品，可以向B Lady推荐购买概率更高的项链，内衣配项链，美丽又好看。但也不代表耳坠不是B Lady的喜好，所谓内衣配耳坠，奢华也长脸。计算机的“举一反三”可以采取多种方法对这个问题进行判断，可以查看B Lady的购买记录，接下来推测B Lady可能会购买的商品，就需知A Lady和C Lady谁买的商品更符合B Lady的喜好。假设A Lady、B Lady、C Lady对于项链和耳坠的购买记录如图1.3所示。
图1.3 三人的购买记录
根据三人的购买记录，可以判断出B Lady对耳坠的喜好更接近C Lady，就可以得知应该推荐项链还是耳坠了。可以通过购买记录判断出，A Lady比较喜欢装饰脖子，B Lady和C Lady则喜欢装饰耳朵。由此可以判断，向B Lady推荐耳坠为宜。
当然，饰品也是分三六九等的，不同的饰品，其价格千差万别。计算机里有事先存储好并且分类为“价格贵的饰品”和“价格便宜的饰品”的信息，如图1.4所示。
图1.4 三人购买饰品分类的记录
这里的“价格贵的饰品”和“价格便宜的饰品”可以使用参考价格来划分，即大于参考价格就是“价格贵的饰品”，小于参考价格就是“价格便宜的饰品”，这样也可以帮助推测出B Lady和C Lady的购买能力是否相近。
此时，如果出现另一种没有分类的饰品，如手环，也可以通过参考价格做基本的分类。当然，还可以根据材质来分类，如金、银、珍珠等。分类的维度越来越细，对B Lady和C Lady的喜好及购买能力的分析也会越来越细，推荐出来的结果就会越接近于B Lady的真实喜好。
根据经常与未知事物一同出现的已知事物去推测未知事物的性质，这是一种人工智能经常使用的重要方法。计算机所运用的技术是否属于复杂的人工智能并不重要，能否以更高的精准度达到目的才是关键所在。