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在科技的浪潮中，人工智能无疑是最引人瞩目的领域之一，但是，你是否想过，人工智能是如何模拟甚至超越人类智能的呢？让我们一起揭开这个神秘的面纱。
人工智能的核心目标是让机器变得像人一样聪明，甚至比人还聪明，而要实现这一点我们首先要了解人类是如何学习知识的。
从我们小学开始一路走到现在，在这整个工作过程，我们学习知识有什么核心的范式跟方法？我觉得有两点：
第一点，课桌式的学习，就是师傅教徒弟，这种方式是通过显性知识的传递，什么叫显性知识？就是能用人话说明白的显性知识，显性知识想传递有前提，是需要提前有老师把这个知识组织成能说明白的形式，然后用语言传递出去，这是一种范式，比如编程。
第二点，师傅带徒弟，人类的大部分知识是隐性知识，隐性知识的意思是这知识是有的，但是我说不明白，这种知识通常通过师傅带徒弟的方式传递，通过实际操作和一事一议的指导。
比如，我服务过一个企业，它是电子信息里边头部的企业，每年的产值非常大，他们有一些产线是多品种小批量的，在这些产线里边排产很关键，那些好的排产专家能比一般的专家高20%左右。
你别小看这20%，假如说整个产线都能提升20%效率，他们在制品库存就能够减少大概十几个亿，你说这公司想不想做这件事？当然想做了，但是他做不出来！因为这就是隐性知识。
人类因为有悟性，所以在这种经历跟指导的过程中，我们就能把隐性知识传递出去。
要让机器学习隐性知识，我们需要借鉴人类的学习方式，但机器无法直接通过语言因此我们需要使用编程和数学模型。
编程是将显性知识转化为机器能理解的指令的过程，在广义的人工智能范畴里，编程软件其实算是人工智能的一个子领域。
怎么让机器像人那样有悟性呢？光靠编程就不行了，要靠数学！
神经网络是一种模拟人类大脑结构和功能的数学模型，通过神经网络，机器能够从历史数据中自动学习知识，它其实也很简单。
就是一个仿生模型，在数学模型里面有两个要素，一类是点，一类是线，每一个点想要模拟人类神经元的一个细胞体，每一条线想要模拟人类神经元之间的连接，我们就靠点跟线就能在数字世界中去构造一个仿生大脑，这个大脑就像人那样有悟性，能学习，这就是机器学习的核心。
了解了人工智能的学习方式后，我们可以将其应用到实际场景中。
我们家小姑娘最近刚上小学，她特别喜欢玩脑筋急转弯，我没事的时候她就拉着我玩，我跟她着玩着就发现一个问题，我把她训练成一个脑筋急转弯高手的过程，跟我训练一个算法模型完全一样，没有什么本质区别。
我问她把大象装冰箱要几步，她就会想了，要这几步呀
不管她答的是啥，告诉她正确答案，说把大象装冰箱就靠3步，打开门，放进去，关上门。
然后你再也不用说了，她自己会想原来这个题的脑洞是这样的，然后她就能够慢慢的学会题背后的隐性知识了，后面就是重复式的给她谜面让她答，不管她答的是啥，告诉她正确谜底就这么简单，就这么迭代去训练她，就能够慢慢的去悟到这中间的脑洞，然后她现在真的是一个急转弯脑筋急转弯高手了。
同样的，我们只需要把一个现实的业务问题拆分成谜面跟谜底，用差不多的方式喂给算法，它也能学会背后的隐性知识。
比方说在工业领域，我们可以通过分析设备的运行数据来预测其故障时间；在金融领域，我们可以通过分析客户数据来预测其逾期风险。
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