人工智能是什么原理，为什么具有学习性
人工智能的原理就是利用大量数据和算法，让机器变得更智能，更像人，而大量数据就是其数据库中有足够多的数据，像阿尔法机器人，背后有着庞大的围棋案例数据，这些数据肯定比选手一生下的围棋还要多很多，完全不是一个两级的的，而算法就是，通过数据找规律，因而机器人就有了学习能力，在围棋中，无论对方走哪一步，人工智能就已经算到后面几十上百步甚至几百种走法，那肯定足以秒***类。
像无人驾驶也是这样，一般会通过程序写好相应的规则，在通过输入大量数据进行验证，然后通过高级算法，让驾驶汽车自动识别道路情况。
未来人工智能会更加智能，因为我们的数据每天都在爆发式增长，只要我们提高算法的可行性即可。
人工智能是通过计算机编程技术实现类似人类认知和思考的一门综合性交叉学科，在现有的学科分类中将人工智能归入计算机相关学科。人工智能主要试图模拟人类的学习和认知能力以赋予机器等具有像人一样的智能和学习行为，例如人类思维的判断、推理能力，对外界环境的感知、理解，以及思考、规划自己的行为和与外界的通信等。
简单来讲，人工智能就是研究通过某种途径使得计算机可以模仿人脑来对系统进行认知、学习、和规划等来处理一些我们生活中所遇到的复杂问题。人工智能的实现方式是一系列的计算机程序。人工智能的计算机程序是基于某种或者多种数学知识来编写的。与传统的程序所不同之处是人工智能的计算机程序是具有演绎能力和归纳能力。
人工智能的一个非常重要的特性是学习性。人工智能是综合利用多种数学知识，其中使得人工智能具有学习性的最为重要因素是神经网络的作用。神经网络是通过数学手段模拟人脑的结构和思维运算模式，是由众多的神经元通过交替的网络连接在一起。神经网络是通过输入和输出数据对神经网络结构进行训练，神经网络的惩罚函数赋予了人工神经网络的学习特性，该惩罚函数类似于人类的学习特性。当出现训练错误时，通过惩罚函数的调整对神经元的调整使得神经网络具有学习性。
从外部角度观察来看，人工智能便具有了学习性。
谢邀，人工智能简单的说就是运用了大数据分析的技术，将大量的数据统合进入一个系统当中，然后使用合理的算法之后就可以让设备反馈合适的信息。
大数据是这些年炒得比较火热的概念，其实这里可以参考一下阿尔法狗（围棋机器人）。
阿尔法狗可以说是屠杀一片的围棋高手，这是什么原理？
其实就是因为这些围棋高手的棋路和思路都已经被收集成为数据，然后阿尔法狗在面对棋手的时候就可以直接有针对性的进行分析。
这也就造成了一个人工智能很强大的错觉，如果有没有见过的，那么就会措手不及。
而下面就来说说所谓的学习性。
学习性就是机器可以自我学习，不断成长。
其实通过之前描述了人工智能的原理之后也很好理解，所谓的学习性就是数据的不断收集。
而这里就要强调一下算法的重要性了。
大数据收集之后，需要合理合适的算法来进行数据的处理。
说点最简单的算法来帮助理解好了：
比如你和机器说“你好！”，那么机器接受信息之后将会返回一个：“你好！”的声音。
这是比较简单的，如果是服务型的机器，那么回答可能是：“你好，需要什么帮助？”
而这样的算法经过不断的修正之后就变成了前文提到的“合理合适的算法”。
而这样的算法还可以不断的更正自己的回答，简单来说就类似于不断的重设。
就好像是得到了更多的数据，经过一些计算发现新的“返回值”或者“回答”是更符合需求的，那么就会替换之前的东西。
这就是机器学习的本质，通过数据分析等到更新的答案。
其实和人类也是有本质的差别的，人类可以在自身的角度来思考问题。
而机器学习，只有先得到数据才可以得到新的答案，没有创新。
人工智能是人类赋予机器和电脑一些思维的特质，比如逻辑的上的判断、推理、决策的过程。
人类通过把机器和电脑进行程式化设计的方法，将人类逻辑思维的过程用结构化的方法，分解成一连串的数据运行步骤。
这样的方法，能够使机器和电脑具备一些聪明的特性，可以帮助人类解决和处理一些只有思维和智力能够解决的问题。
这就是人工智能工作的原理。
在这个过程中，人工智能始终是通过机器学习来获得这个能力的。所以，机器学习并不是机器人自主进行的，它是人类特意设计成这样。
在此过程中，带有条件判断的逻辑程式就形成智能；持续输入的数据帮助机器对事物的属性进行识别和归纳，这就是学习；在知识库的大数据里进行高效的逻辑思维和选择，就形成智慧。
人工智能之所以能够进行学习，因为它容纳了逻辑学、电脑科学、心理学、语言学、数学、工程学等学科的知识和方法。
这些方法既是人类学习的结果，同时，还包含了人类进行学习的方法和过程。机器和电脑获得了人类赋予的这些方法和学习过程的启迪，并且按照人类行为的心理学将它转化为自身的辨识和学习过程。
即便这样，机器学习也非常缓慢，单个机器一开始并不能有效地学会所有可能的任务。它的学习能力直接是由人类的算法提供的，受到算法的支撑和限制。
算法操控逻辑程式，运行人类现行的知识和其他大数据，这些通常就是机器人学习的素材。机器学习在知识库和大数据的范围内模拟问题的存在区间和进行求解。
还需要指出的是，机器人进行强化学习依赖于人类多层神经网络技术的成功应用。在深度学习系统中有一个特别有用的架构，被称为卷积神经网络，目前这是机器强化学习最有效的算法。
围棋之王阿尔法元就只使用了一个神经网络，虽然它可以抛开大数据，但是它却具有了另一个弱点：它需要海量的试错才能学会单一的赢棋任务。
所以，机器学习虽然不需要象学生那样去背诵概念、理解问题，但是，它比人类学习还是复杂很多。学生学习在被老师批改、纠错一次之后，往往就能掌握标准答案。
