人工智能是一个热门话题，如今人们都在为此津津乐道，但是如何向那些技术不熟练的人解释呢？如果一个小学生问你，你如何向他阐述人工智能呢？

一些人工智能算法本质上是一种仿生学，如人工神经网络、蚁群算法、鱼群算法等等。其本质上都是仿照生物的规律进行编写的机器学习算法。本文不扯什么有监督、无监督、什么贝叶斯、支持向量机，以及高大上的数学公式，下面我们就简单的说一说怎样让一个一年级的小学生了解人工智能。

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首先，对于一些仿生学算法，以蚁群算法为例：

蚁群算法是仿照蚂蚁的行为来编写的计算机程序。单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信息素。

蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。当一只蚂蚁找到食物的时候，会释放信息素，信息素会告诉其他蚂蚁来此，当另一只蚂蚁来到之后，发现确实有食物，便也会释放大量信息素，这样一只、两只、三只、四只，越来越多的蚂蚁聚集，整个蚁群便确定了食物的位置。找到食物便是我们的目标，而蚂蚁逐渐聚集的过程便是算法收敛的过程。

当然蚁群算法是一个仿生学算法，更好解释。对于其他的算法呢？其实其他的人工智能算法都是不断的机器学习过程，遵循的算法规则不同，则算法不同。刚刚的是一个优化算法的例子，也就是怎么找到食物，但是当你找到食物之后，要分出来食物的种类，那我们就需要用一些区分类别的算法进行分类。这些算法有两种，一种叫分类算法，一种叫聚类算法。那么我们先介绍分类算法：

当你给一个小动物，告诉他这个是香蕉，这个是苹果，这个是鸭梨。小动物第一次见到这些东西，会有一个初步印象，长的、黄的是香蕉、圆的、红的是苹果，介于二者之间，或者可以确定不是二者之一的便是鸭梨。当然，如果咬一口，还可以根据不同的口感进行判断。这些判断依据便是所谓的特征，通过这些已有的案例，下次给他一个苹果，他便会判断这是不是苹果。这就是分类算法。

当然，只有这些是不够的。还有这样的场景，我们找到了一大堆食物，我们也不知道这些食物都叫什么，这时候怎么办呢？这时候便需要聚类算法。我们发现这些食物中有长的、圆的，那我们就可以根据这个进行分类成长的食物和圆的食物，当再找到其他食物的时候，我们便可以将其分类成长食物或者圆食物。

当然，此时可能会有这样的疑问，这些看似简单，但是我们实际遇到的人工智能却十分高大上，诸如：人脸识别、语音识别、智能图像处理等，这是为什么呢？

其实，我们日常遇到的人工智能是把复杂问题进行分解成一个一个小模块，然后再逐一进行比较，识别。现实中的问题只不过是大量的人工智能算法相互叠加得到，是大量的逻辑叠加而来，就像计算机软件最本质是由0-1逻辑叠加而来一样。