人工智能如何影响社会经济_人工智能对利润分配的影响

一、人工智能的相关概念简介
初略来讲，人工智能的概念是最大的，机器学习是其的一个分支学科，而深度学习又是机器学习的一个分支。

机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支学科，是实现人工智能的一种方法。它使用算法来解析数据，从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。和传统的为解决特定任务而专门进行编程的思路不同，机器学习“让计算机拥有在没有明确编程的条件下拥有学习的能力”，并通过对大量数据的学习找出完成任务的方法。

根据学习的特征，机器学习可以分为三类：有监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。

有监督学习是通过对有标签的数据样本（a sample of labelled data）进行学习，从而找出对输入和输出之间的一般性法则。例如，对于房地产企业来说，他们拥有大量房屋属性，以及房价信息的数据，如果他们希望对这些数据进行学习，通过建模找出房价和各类房屋属性之间的关系，那么这个过程就是有监督学习。进行有监督学习的算法主要有两类，一类是回归（Regression）算法，另一类是分类（Classification）算法。

无监督学习所面对的数据样本则是没有标识的，其任务在于通过学习这些数据从而找出数据中隐藏的潜在规律。例如，艺术鉴赏家经常需要对名画的流派进行鉴定。显然，在任何一张画上都不会存在任何明确标识的特征信息，因此鉴赏家们只能通过大量欣赏画作去增加主观体验。久而久之，他们会发现某些画家会固定使用一些作画技巧，通过对这些技巧的识别，他们就能对画作的流派进行鉴定。在这个过程中，鉴赏家们的学习就是无监督学习。聚类（Clustering）算法进行无监督学习的主要算法。

强化学习是在动态环境中进行的学习，学习者通过不断试错，从而使得奖励信号最大化。例如，学生通过做习题来温习功课，每次做完习题后，老师都会批改习题，让他们知道哪些题做对了，哪些题做错了。学生根据老师的批改，找出错误、纠正错误，让正确率不断提高，这个过程就是强化学习。

近年来备受关注的深度学习（Deep Learningÿ