想学人工智能需要哪些基础呢人工智能（AI），是当今科学研究和应用的一个热门，目前人工智能的关键是让机器具有类似人类的学习和创造能力。
要实现这两点，需要用到很多现代社会科学技术如：计算机科学的硬件、软件技术，社会科学的心理学、哲学、伦理学等等。
人工智能技术发展的一个重要里程碑是谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）完胜人类最顶尖的围棋高手。AlphaGo，是一款人工智能围棋程序，由被 Google 收购的 DeepMind 公司开发。从2015年开始到2007年，先后战胜了樊麾二段、棋王李世石九段、世界第一的柯洁九段，一战成名，也将人工智能真真正正地带到了人类面前。
下面偶尝试结合这一事件的主角，说说偶对人工智能技术基础的理解。如上图，阿尔法狗人工智能围棋对战平台包括硬软件两个部分，那么分别涉及哪些基础技术呢？
1、计算机芯片技术任何人工智能平台，都需要强大的计算机芯片技术这一基础。
根据谷歌官方发布的信息，阿尔法狗的硬件平台搭建，初期采用了1920个CPU和280个GPU分布式服务器的方式。最新版本的阿尔法狗，则使用了谷歌机器学习处理器TPU来搭建。
如上图，无论是前期的分布式平台还是后期的TPU，都是基于计算机新品技术，大量集成CPU和GPU处理器来实现的。
另外，智能汽车的自动驾驶技术也是人工智能的应用之一。
如上图，特斯拉最新的自研自动驾驶芯片FSD HW3.0。
该就是集成了多核心的GPU和CPU、以及神经网络芯片TPN，实现了自动驾驶的人工智能芯片平台。
2、算法理论技术人工智能的关键是算法理论技术，如果说计算机硬件平台是人工智能的躯干，那么算法理论则是人工智能的灵魂。
还是阿尔法狗为例，它是通过学习人类棋谱，在网络上和人类对弈，通过输赢不断的学习和进化，继而自偶对局来不断来提高进步。它在实验阶段并不是一直胜利的，而是通过实验室不断训练，通过用假名在网络对战平台学习，逐渐进化成神的。
根据谷歌发表的论文显示，在阿尔法狗的训练和进化中，用到了大量的人工智能算法，如专家评估系统（value network）、基于海量数据的深度神经网络（policy network），蒙特卡洛树搜索等算法技术来提高自己的水平，最终才实现实质性的飞跃。
在人工智能的自动驾驶方面，特斯拉就是运用神经网络技术，通过路上的电动车，不断地收集各种路况下的图形数据、行为数据实现自动驾驶的自偶优化。
总结：人工智能基础包括硬软件等多个方面的基础，需要运用现代计算机技术、结合各种理论算法，不断的更新迭代，才能创造出智能围棋游戏机器人、智能自动驾驶汽车、智能工业机器人等各种应用。
（电影截图：人工智能机器人女友）
相信随着各种基础技术的进步和完善，人工智能必将成为人类社会发展最重要的推动力量之一。
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