在科技浪潮的推动下，人工智能（AI）已成为一个备受瞩目的焦点。许多对AI感兴趣的朋友，常常苦于缺乏计算机专业背景，难以深入了解其原理与应用。有幸的是，我个人对机器学习和深度学习算法略有涉猎，并乐于将其应用于实践，设计一些有趣的程序。诸如元胞自动机理论、Dijkstra算法、A*算法、道格拉斯-普克算法、蚁群算法、遗传算法、聚类分析算法、BP神经网络、RNN、LSTM等算法，我都曾进行过研究与实践。
因此，我希望通过这篇文章，以我有限的认知，尽可能清晰地阐述AI的本质以及它所能实现的功能。当然，我也期待这篇文章能起到抛砖引玉的作用，引发更多深入的探讨。
AI的本质是什么？
AI，即人工智能（Artificial Intelligence），是一种模拟人类智能的技术与方法。它通过计算机程序和算法，对现实世界进行模拟和模仿，旨在实现智能化。AI的根本目标是使计算机具备像人类一样的思考、学习、判断和决策能力，从而实现自主的智能行为。
在现实生活中，AI的应用案例不胜枚举。例如，机器翻译能够迅速而准确地将“你好吗？”翻译成英文“How are you?”。许多停车场的出入口都配备了自动识别车牌信息的设备。科研人员也常常利用AI算法，对大数据进行分析和预测，例如，基于历史气象数据进行天气预报，或基于股票历史数据（如开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标）进行股价预测。当然，AI的应用远不止这些，以下是一些示例：
AI的出现，颠覆了许多人对世界的认知，他们认为AI高深莫测，充满了神秘感。然而，当你对AI有了一定的了解，特别是当你对深度学习或人工神经网络有所认识之后，就会发现AI并非遥不可及。
AI为何拥有强大的学习能力？
深度学习算法是AI的核心，而人工神经网络又是深度学习的基石。研究人员通过构建各种不同的人工神经网络，创造出了许多著名的神经网络，如BP神经网络、CNN神经网络、RNN神经网络、LSTM神经网络、Transformer神经网络等等。这些人工神经网络本质上都是基于复杂的数学模型，对各种离散数据进行拟合。通过不断地学习，它们能够建立极其复杂的数学公式（一个深度学习网络的学习参数可能少则几千，多则上亿）。一旦模型成功建立，就可以对图像数据、时间序列数据进行处理和分析。换句话说，AI的底层逻辑仍然是数学公式和数学函数，只不过这些公式和函数很难通过人工的方式建立。
为了更直观地展示AI的强大之处，我将通过一个简单的案例进行说明。
假设存在一个序列：1 3 5 7 9 1 3 5 7 9......
如果让你预测第11个数字是多少，通过观察和分析，我们可以发现这是一个周期性序列，因此第11个数字应该是1。这个结论很容易得出。但如果让你手动建立一个函数来描述这个序列的规律，即使我们知道它是一个周期函数，短期内也很难完成。
如果序列变得更加复杂，如下所示：
1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 2 4 6 8 10 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 2 4 6 8 10......
让你预测第31个数，通过仔细观察和分析，我们仍然可以得出答案是1。但是，在这种情况下，又该如何建立数学模型呢？这时，AI就可以发挥其强大的作用了。通过构建人工神经网络，例如使用LSTM模型（长短期记忆网络），我们可以在极短的时间内建立数学模型，从而预测上述两组序列的下一个数字。
接下来，我将通过一个视频来展示我自己搭建的LSTM网络是如何预测这些时间序列数据的。
