人工智能的工作原理是：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。

作为一名计算机行业的从业者，我来回答一下这个问题。

一、人工智能的定义想要知道人工智能是什么，我觉咱们首先得知道它是怎么一回事。

人工智能简单的定义是让机器作出人一样的智能，可以通过著名的图灵测试进行测试，就是说让机器和人同时做一些事情，让人判断是机器做的，还是人做的，如果机器能欺骗过人，说明通过了图灵测试。

研究者为了实现人工智能，提出了很多方法，一种方法是逻辑推理，就是定义一些逻辑符号，然后让计算机自动推理，这种形式的智能可以做到自动证明数学公式。

但是让它识别一张照片是人是狗却很难。这难道是我们想要的人工智能吗？所以经历了人工智能寒冬。

为了解决这个问题，计算机学家、脑科学家、生物学家一起合作，提出了模拟人脑的算法。也就是现在深度学习的原型，这种方法被证明可以很好的进行手体数字的识别。到2012年，这种方法经过发展变成了现在的人工智能。

二、工作原理目前实现人工智能的方法为深度学习，它的工作原理为：

首先如果将它分为三个部分，一个部分是网络、一部分是损失函数、一部分是学习算法。

这三部分好比我们学生时代的学习，网络是学生、损失函数是考试分数，学习算法是老师。学生通过考试得出分数（网络计算损失函数），然后老师通过看学生的错题，纠正学生的学习（学习算法优化网络参数）。从而学生可以考高分（更小的损失函数）

这只是基本的原理，现在学术界研究的方向也是这几个方面，提出更好的网络，更好的损失函数，更好的学习算法！

三、实现方法上面介绍的三个部件，理论上可以用任何编程语言实现。那为什么用python呢？python是动态脚本语言，主要优点是简单、易用，有丰富的库，可以使用几行代码完成C++/java几十行代码的功能。凡事没有免费的午餐，python也有个缺点是速度比较慢。所以现在的深度学习框架都是使用python作为前端，C++作为编程的后端。这样既方面使用也可以在速度上保持不错的选择。

我从事算法工程师多年，目前主要研究和兴趣点在机器学习、深度学习、自然语言处理。我会持续分享人工智能算法工程师必备的相关技术，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有计算机学习、自然语言处理相关的问题或者考研、学习方法等方面的问题，可以在评论区留言，或者私信我，谢谢大家！