人工智能处于当前科技世界的风口浪尖，引起世界各国行业大佬的关注，据不完全统计，近五年来，全球人工智能企业融资超过220亿美元，在其发展的如火如荼之际，关于人工智能可能会取代人类的论调甚嚣尘上，毕竟AI翻译作为人工智能技术中易落地变现的存在，相关产品也在各国际巨头的竞争中诞生，其翻译的准确度也从初期的不通顺，到如今部分机器翻译作品能够达到“以假乱真”的程度。

尽管人工智能发展迅猛，依旧难以取代人类的想象力和创造力，其能力基于前期积累的已有数据，面对数据以外的词语就会束手无策，对于一些全新的词汇就会无法翻译。而一些关于人工智能的术语，你又是否了解呢？

1. 算法（Algorithms）

算法一词源于公元九世纪波斯数学家阿尔·花剌子模的拉丁语名字——Algorismus，他将十进制数字引入西方，是代数与算术的整理者，被誉为“代数之父”。这里的算法指的是用系统的方法描述解决问题的策略机制，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。简单来时是由计算机自动执行的一系列指令，从搜索引擎查询，到向用户推荐个性化信息，算法活跃在各个领域。

2. 增强现实（Augmented reality）

是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，是对多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感技术等手段的广泛运用，将计算机生成的文字、图像、三维模型、视频等虚拟信息模拟仿真之后，应用于真实世界中，两种信息的补充达到对真实世界的“增强”。此种技术应用于视频游戏和电影中，受众通过传感器与虚拟物体进行互动，此外还可用于地理定位和遗产方面。

3. 浸入式虚拟现实（Immersive virtual reality）

这是一种将计算机、电子信息、仿真技术等融为一体，并于20世纪发展起来的全新实用技术，由计算机模拟虚拟环境，从而使用户沉浸到该环境中，用户可以借助多种传感器或物体（眼镜、感官反馈装备等）实现身临其境，因这些现象是通过计算机技术模拟出来的现实中的世界，故称为虚拟现实。浸入式虚拟现实可应用于视频游戏或飞机驾驶员培训。

4. 机器学习（Machine learning）

机器利用自动学习程序，通过实例学习解决问题，使其能够对数据进行比较并分类，甚至识别复杂的形状，在2010年，深度学习技术出现之前，机器翻译需要人为监控，图像需要经过精心的挑选，以便机器能够按照要求执行并操作。

5. 深度学习（Deep learning）

这是人工神经网络研究中的概念，也是机器学习的技术和研究领域之一。让机器具备独立识别的复杂概念，如脸部、人体或猫的图像等。以往机器学习的样本特征通常由人类专家设计，但其设计好坏对于机器输出的成果质量有着较为直接的影响。而深度学习则是将算法的学习与形式神经网络结合在一起，在大数据的支持下自动找出所需的重要特征。如今深度学习广泛的应用于搜索引擎、医疗诊断、自动驾驶汽车等领域。最经典的例子莫过于，2015年，阿尔法狗AlphaGo利用深度学习，在围棋比赛中击败人类棋手柯洁。

6. 大数据（Big data）

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，其优势在于对海量数据的分布式数据挖掘，但也必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据是指一系列人类的直观理解和分析能力无法企及、规模庞大的数字数据，因为传统的计算机数据库管理工具无法处理如此海量的数据，因此云技术与大数据在未来的联系会愈加紧密。

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