人工智能是一个热门话题，这些天人们都在谈论它，但是如何向不熟练的人解释呢？如果一个小学生问你，你会如何向他解释人工智能？

一些人工智能算法本质上是一种仿生学，如人工神经网络、蚁群算法、鱼群算法等。本质上，它们都是按照生物学定律编写的机器学习算法。本文不讨论有监督、无监督、贝叶斯、支持向量机和高级数学公式。让麦简单谈谈如何让一个一年级的小学生理解人工智能。

首先，对于一些仿生算法，以蚁群算法为例：

蚁群算法是为模仿蚂蚁的行为而编写的计算机程序。一只蚂蚁的行为极其简单，行为数量不到10只。但由数千只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这与它们传递信息的方式是分不开的：信息素。

蚁群算法最早由 Marco Dorigo 等人于 1991 年提出。在研究新算法的过程中，他们发现蚁群在寻找食物时，会分泌一种叫做信息素的生物激素来交换觅食信息，从而使它可以快速交换觅食信息。因此，提出了一种基于正信息反馈原理的蚁群算法。当一只蚂蚁找到食物时，它会释放一种信息素，这种信息素会告诉其他蚂蚁到这里来。当另一只蚂蚁到达，发现有食物的时候，它也会释放出大量的信息素，让一、二、一、三、四，越来越多的蚂蚁聚集在一起，整个蚁群就决定了食物的位置。寻找食物是我们的目标，

当然，蚁群算法是仿生算法，更好解释。其他算法呢？其实其他的人工智能算法都是不断的机器学习过程，后面的算法不一样，所以算法也不一样。我刚才给出的是一个优化算法的例子，也就是如何找到食物。但是在找到食物之后，要区分食物的种类，那么我们就需要使用一些算法来区分类别。这些算法有两种，一种叫做分类算法，一种叫做聚类算法。所以我们先介绍分类算法。

当你给一个小动物时，告诉他这是香蕉，这是苹果，这是梨。小动物第一次看到这些东西时，都会有一个初步的印象。长的黄色的是香蕉，圆形的红色的是苹果，介于两者之间，或者可以确定它不是两者之一。鸭梨。当然，如果你咬一口，也可以根据不同的口味来判断。这些判断是基于所谓的特性。通过这些现有的案例，下次给他一个苹果的时候，他会判断是不是苹果。这就是分类算法。

当然，仅有这些是不够的。还有这样一个场景，我们发现了很多食物，不知道这些食物叫什么，这个时候应该怎么办？这就是需要聚类算法的地方。我们发现这些食物中有长而圆的食物，那么我们可以据此将它们分为“长食物”和“圆食物”。当找到其他食物时，我们可以将它们分类到相应的类别中。

当然，此时可能会有这样的疑问。这些看似简单，但我们实际遇到的人工智能却是很高的，比如：人脸识别、语音识别、智能图像处理等等，这是为什么呢？

其实我们每天遇到的人工智能就是把复杂的问题分解成小模块，然后一一比较识别。现实中的问题只是大量人工智能算法的叠加，大量逻辑的叠加，就像计算机软件最本质的部分0-1逻辑的叠加一样。

通过小麦的解释，你觉得人工智能其实很容易理解吗？不仅如此，你甚至不需要编写程序来实现这些人工智能算法，因为市面上已经有成熟的建模工具，而且这些工具内置了很多常用的算法，你只需要知道如何使用这些算法。例如，观远BI Mining 是一个功能强大且易于使用的建模工具。有兴趣的可以去官网体验中心或者下载产品试用一下。