简介
人工智能（AI）领域大体需要关注的点：数据，算法，工程，学习。大家都在谈论数据是石油，AI是引擎，未来人类的发展将严重依赖AI，并且发展的速度将远超当下，难以人为预测。买面未知事物，积极面对才是解决之道。下面将通过类比的方式给大家讲述AI里面这些核心的概念，希望能对大家理解和参与AI有些帮助。
什么是数据
数据是什么，是虚拟的资产，这通常会变成大家理解AI的一道拦路虎，其实理解为一个人的喜好，日常外出地点，购物清单等等都可以，不仅仅是人，任何事物都在无时无刻生产数据，只有被记录下来才可以被使用。在AI领域数据好比一套菜谱需要的食材，通常优秀的厨师需要花相当长的时候寻找和选择食材，这是保证烹饪口味的根本。
什么是算法
在AI领域算法是最尖深，最神秘的部分，通常大家理解这是理论研究领域需要关心的事情，但是这不完全正确，这部分逻辑通常都会被封装和抽象，对大家呈现都是容易理解的工具集。其实在AI算法领域不仅仅是基础算法，也包括基础算法的组合和关系的建立，对任何人来说一样可以研发算法，这就好比是研发一套菜谱，任何人都可以研发出一套可口的菜谱，只要他愿意，相信在不久的将来，在AI算法领域任何人都可以参与进来。
什么是工程
在AI领域工程无处不在，这就好比如何将一道美味的菜肴端上餐桌供客户享用，并且一如既往的保证菜肴可口。在准备食材的阶段，可能需要把某些食材分片或者分块；在准备食谱的阶段精确控制佐料和食材的量；在烹饪的阶段控制火候和食材添加顺序；在端上餐桌前精致盛装，尽可能保证菜肴的色香味；在享用完毕后提供用户反馈机制，后续优化菜谱提供动力。简而言之，在AI领域工程其实就是在研发菜谱过程中，就是厨师做的一切事情。
什么是学习
在AI领域学习就是持续优化的过程，发生在训练和预测回放阶段，在菜谱研发过程中体现在两个阶段：阶段一，研发一套菜谱能够基本满足客户，有点像厨师一遍又一遍的烹饪，直到这道菜满足了自己的要求；阶段二，定期根据用户的反馈，回炉重新烹饪，优化菜谱，提供一致的口感，同时满足客户新的诉求，持续不断的给客户带来更好的体验，这样一套菜谱的生命周期基本形成闭环。
