A.I. 人工智慧的浪潮已經席捲全球, 每一間公司都要加入人工智慧，情況好似當年Internet, 人人都有個website 便成了高科技公司，科技股，為了幫助大家更好地理解人工智慧，這篇文章用最簡單的語言解釋一些“人工智慧”的概念,不少人(好多自認專家)對這high tech概念 似懂非懂、一知半解。
好多年前, 1956年, 有一班電腦科學家聚埋提出了“人工智慧”的概念,夢想著用當時剛剛出現的電腦,用電腦去模擬擁有與人類智慧同樣複雜本質特性的機器, 人工智慧一直在幻想中和現實有一段距離。
2012年以後，得益於大數據(Big data)、運算力的提升(CPU Moore’s Law, 強計算力GPU,）和機器學習（machine learning)新演算法/深度學習(deep learning)的出現，人工智慧這個領域開始大爆發。GPU唔係只用來mining bitcoin. many layer deep learning 需要強計算力GPU。
機器學習（machine learning)是一種實現人工智慧的方法, 好似Alpha go zero 學識捉圍棋，唔係用programmer 預先設計的algorithm解決特定任務, Alpha go zero 不停地用捉圍棋去學習圍棋的來提升智慧(rules)，自學習中設計出algorithm. 1983年有一套戲War Games正是這概念.
機器學習（machine learning)最基本的做法，是使用演算法來解析資料、從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測(make decision and forecast)。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟體程式不同，機器學習是用大量的資料來“訓練”(train)，通過各種演算法從資料中學習如何完成任務。
舉個最簡單的例子，當我們遊覽網上購物網站, Google or Bing 搜尋, Gmail 睇email, facebook 俾like 時(資料來“訓練”機器), 經常會出現商品推薦的資訊。這是網站根據你過往的購物記錄(transcation record)和冗長的收藏清單(wishlist)，識別出這哪些是你真正感興趣，並且願意購買的產品。這樣的決策模型(decision model)，可以説明網站為客戶提供建議並鼓勵消費。
你會見到image detection 的demo. 我要寫part 3 才可解釋deeping learning.
