越来越火的AI科技充斥着手机行业，无AI不手机，似乎所有的手机厂商都在AI上面发力了，从华为的麒麟970开始，再到现在得高通骁龙845都称自己的芯片加持了AI，但是AI到底是什么？在跑分上压了麒麟970一头的骁龙845居然没有独立的AI单元，这是为什么？难道想要手机支持AI就一定要硬件层面的支持么？或许笔者了解的也是很少的一点，但或许今天这篇文章能从这一点中，窥探到一丝AI的核心。
对于引言里提出的两个问题，笔者在这里做一一解答，并尽量用通俗易懂的方式，让大家明白。首先要说的是什么叫做AI，AI即是人工智能Artificial Intelligence的缩写，对于人工智能，笔者这里要纠正一个问题，我们目前所处的AI时代与电影中的AI完全不是一个量级的东西，目前的AI能够实现“人机对话”但是这也是根据人的思维框架进行的模拟，与电影中能够产生独立思维的AI完全是两码事。
第二点笔者要说的就是目前比较“牛逼”的AI就是赢了李世石以及一票为其九段高手的“AlphaGo”，这里笔者要解释的点是AlphaGo的运作模式。虽然我看看上去是AlphaGo在与人类下围棋，但实际上AlphaGo是在运算，这个运算分为三步；
第一步是在人类下棋之后进行筛选，哪些点位是进一步获胜的关键点；
第二步是针对筛选出来的点位进行计算，哪一步棋的获胜概率更高，而这一计算过程是一个循环，这个循环是：每一次做完预判，AlphaGo都会对预判落子后人类下棋的点位再次预判，将预判结果再次进行第二步的运算。由此就形成了一个树形数据结构，每个节点存储的都是这一步棋的获胜概率。
第三步则是进行这个树形数据结构的最优遍历，同时继续晚上数据，这又是一个大循环。
AlphaGo判断图示
简单地说，就是AlphaGo会对自己落子之后人类会怎么走进行预判，然后在对这n种预判进行计算（获胜概率），从而得出最优解。不过我们并不知道AlphaGo的预判深度是什么样的，就是说不知道他会预判到哪一步，这是机器学习过程中的计算能力导致的，也是计算时间直接决定的，或许AlphaGo计算出的深度并不高，也可能AlphaGo已经计算出100%胜率的每一步。
但是说了这么多，我还是没解释AI到底是个什么，很多人提到AI都喜欢在后面加上一个“算法”，提到算法很多人脑海中都会涌现诸多冗长的代码，但其实并不是这样，所谓的AI算法可能只是一个公式，或者说最简单的AI算法就是一个公式。
而这一公式的原理，笔者要在这里说一下。这一公式是基于一个逻辑回归方程的计算方法，对高中数学熟悉的朋友应该知道，我们学过一元一次回归方程和二元一次回归方程逻辑回归方程与之相同，只是自变量元素变多了而已，公式如下图所示：
每一个自变量都是一个能够影响最后判断结果的因素，这一因素可以是量化的，也可以是非量化的，最后的因变量就是我们想要的结果，举个例子来说，在图像识别领域，如果想要做到足够准确的话，就要每一个像素点的颜色分类都是一个自变量，最后总结计算出图片上的东西都是什么。这么说虽然很片面，但大体上能代表目前AI的计算方式。
也就是说，AI算法其实就类似于我们小学时候的找规律计算题，通过大量的数据进行总结计算得出一个无法图形化的多远方程，在进行判断时，一方面给出计算结果，另一方面再根据新的数据更新自己的公式，这就是目前的AI算法本质。
拿到现在手机上的AI美颜/AI自拍上来说，其实就是针对人脸的点位识别之后进行一个判定，根据不同的脸部模型（预先通过数据计算过的公式），进行较为准确的美化效果，同理，所谓的AI学习用户使用习惯也是这一道理，通过用户本身的一个操作习惯，去预判用户的进一步操作。但唯一一个问题就是，精准度的问题，如果越想要精确的预判，公式上的自变量就要越多，计算量也就越大。
所以第二个问题就迎刃而解了，硬件层面越好，进行预判的结果就越精确，尤其是这一代的骁龙845和麒麟970更是针对这一计算做出硬件层面的专业优化，就可以更轻松的应对更大型的数据运算。但是，并不是只有做出专业的硬件，才可以做到所谓的AI人工智能。
写在最后：
所以，所谓AI其实并没有那么高深，就目前来说也不会出现电影中“有了自己思维”德阳惊悚，只是硬件越好，越有针对性的优化，AI功能便会做的越完善。所以用一句话来说就是：硬件，是因为有了AI算法，为了配合AI算法才出现的东西，而不是因为硬件得以进步之后，我们才去开发人工智能。
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