下一章：前端人工智能：前端AI研发之算法
对于人工智能，我相信大家都不陌生。人工智能（AI）作为一种新兴技术，已经在各行各业得到了广泛的应用。然而，当我们谈到AI时，往往会想到机器学习、深度学习和数据科学等领域，而忽略了前端开发中AI的重要性。在这个数字化时代，前端开发已经成为了企业数字化转型的重要组成部分，如何将AI技术应用于前端开发，将成为未来企业数字化转型的重要趋势。
那么在正式进入我们本站的旅程前，我想先请教一下大家，请问什么叫人工智能？
相信大家都有自己的理解，但却又觉得这个问题答案过于浩大，且充满未知。那我再换个角度来问，你觉得人工智能厉害还是人厉害？
人工智能 vs 人
我相信有的会说人工智能厉害，毕竟很多人做不出来的计算，但是人工智能可以做出来；有的会说人厉害，毕竟人工智能就是人创造出来的。当我们谈论两件事物的比较时，我们总是会去考虑到它们各自的优势和劣势。人工智能可以通过机器学习和深度学习来模拟人类的思维和行为，但是它们缺乏情感和创造力。相比之下，人类具有广泛的知识和经验，可以创造出令人惊叹的艺术品和科技发明。
比如我来给大家讲个小故事：
有一天，一个人工智能对一位人类说：“我可以模拟你的思维和行为。”
人类回答道：“那你能否像我一样喜欢吃巧克力呢？”
人工智能回答说：“我不喜欢吃巧克力，但我可以编写一个程序，让我假装喜欢吃巧克力。”
这个故事其实反映的是人工智能和人之间的差异。人工智能可以通过机器学习和深度学习来模拟人类的思维和行为，但是它们缺乏情感和创造力。在这个故事中，人类问人工智能是否喜欢吃巧克力，而人工智能回答说它不喜欢吃巧克力，但可以编写一个程序来假装喜欢吃巧克力。这表明人工智能可以模拟人类的行为，但是它们却无法像人类一样拥有真正的情感和感受。
那由此我们是不是可以说明，人就是比人工智能厉害呢？
2016年3月，在全球观众的瞩目之下，阿尔法狗在韩国首尔挑战韩国超级围棋高手，经过3个半小时的激战，主场作战的韩国超级围棋高手投子认输，从而宣告了阿尔法狗首局获胜。
而对于阿尔法狗我们也并不陌生，它是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司团队开发。这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。它的主要工作原理其实就是“深度学习”。
那么什么叫深度学习呢？
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
深度学习是一种非常强大的人工智能技术，它已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。如果把深度学习比作人类大脑，那么神经网络就是大脑里的神经元，而训练神经网络就相当于训练大脑。
可以想象，如果我们把一只猫的图片输入到神经网络中，神经网络会逐层地处理这张图片，并最终输出“这是一只猫”的结果。这就像我们人类看到一只猫时，大脑中的神经元也会逐层地处理信息，最终让我们认识到这是一只猫。而对于人工智能而言，它原本就拥有海量的记忆储存量，并且拥有强大的计算力，再去配合复杂的算法，通过深度学习的方法，它足以挑战我们各行各业的权威。
那么，我们是否又可以去认为人工智能就是比人厉害呢？
所以，这个世界所有的争论都是这样的。各执一词，各执己见，都是行走在期望说服他人的路上。但是其实最简单来说，人工智能，就是人编写的程序。再通俗点来说，人工智能其实就是人类技能的一个延展。例如人类最早使用的弓箭，因为我们都知道人类的范围是非常有限的，那弓箭其实也就是最早的远古时代的一个人工智能，就是人类技能的一个延展。
那按再换个角度我们再去想，如果现在有一场战争，是拿弓箭的赢，还是没拿弓箭的赢？那这个时候就有人说了：
“那肯定是拿弓箭的赢呀！”
但作为程序员，我们要多维度去思考问题。比如，如果是近战呢，你拉弓射箭的时间，我已经可以一拳打倒你了，那这时候你说谁厉害？
由此说明，人工智能，只能说在一个方面上是作为人类技能的一个延展，但不是所有。也就是说，人工智能是人编写的，是作为人类在一个方面上的加强，在某些层面和角度上，人类基本是超越不了人工智能的，但是也仅限于某些角度。像上面的例子中，人工智能的优势仅在远距离，但是近距离人类还是占优的。
所以我们根本不需要纠结孰强孰弱，而是应该利用好我们人类技能的加强，去实现更多便捷人类生活的功能，去攀登更远的科技顶峰。
那接下来，我们再来聊聊前端的人工智能。
什么是前端人工智能
当你听到前端人工智能这个词时，我相信你也跟我第一次听到时一样。
什么？前端都已经发展成这样了？前段时间我还刚听完“前端已死”论来着。
随着人工智能、机器学习等新技术的兴起，一些人开始质疑前端开发是否“已死”。确实，我们再看看现在横空出世的 ChatGPT，它通过训练模型来模拟人类的语言行为，可以通过文本交流与用户进行互动，一时间掀起了一股人工智能的浪潮。而它的出现，也预示着自然语言处理和人工智能领域的进一步发展和创新。
不过仔细一想，前端早已不是1990年代初那个静态页面时代。从2010年起，单页面应用（SPA）更是席卷全球，更不用提到目前为止占领前端市场的三大巨头框架 Vue.js、React 和 Angular 。
所以前端会“死得掉”吗？我觉得不会。因为按照目前的时代趋势来看，前端在很长的一段时间内都会占据互联网应用开发中的重要位置。在当今互联网时代，移动终端和Web应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。看看用户量不断飙升的小程序，再看看越来越便捷的交互体验和丰富多彩的用户界面。随着人们对移动终端和Web应用的需求不断增加，前端开发的需求也将继续增长。
所以不是随着人工智能、机器学习等新技术的兴起，前端就会逐渐走向没落。而是前端开发与其他技术的融合也将带来新的发展机遇，比如在目前前端人工智能的技术应用中，我们常常会发现它主要应用于：
1.自然语言处理（NLP）
通过使用自然语言处理技术，前端应用可以理解和解析用户的文本输入。这使得前端应用能够进行文本分析、语义理解、情感分析等任务，从而更好地响应用户需求。细心想一下，这听着不就是ChatGPT目前的形式吗？
举个例子，假设有一个在线客服聊天界面的前端应用。用户可以通过文本输入与客服进行交流。前端应用利用NLP技术来理解用户的问题，并提取关键信息。然后，它可以根据问题的语义进行匹配，提供相关的解决方案或建议。同时，通过情感分析，前端应用还可以识别用户的情感状态，以更好地满足其需求，提供相应的支持。
而自然语言处理（NLP）也是人工智能领域中应用最广泛的技术之一，也是由于NLP技术在多个领域具有广泛的应用前景，因此它的市场规模也在不断增长。根据报告和预测，全球自然语言处理市场预计将在未来几年内保持强劲增长。而作为程序研发工程师的我们，在面对如此强大市场的情况下，总有一天需要在代码程序中面对它。
2.智能推荐系统
前端应用可以利用推荐算法和机器学习技术，根据用户的行为和偏好，提供个性化的推荐内容，如产品推荐、新闻推荐等。比如你是否会有过在某个应用上因为浏览时间相对较长，结果系统不停给你推荐类似的产品的经历。
其实它就是利用推荐算法和机器学习技术根据用户的行为和偏好，提供个性化的推荐内容。这些系统可以分析用户的历史行为数据，如浏览记录、购买记录、评价等，以及其他辅助信息，如用户的兴趣爱好、社交关系等，从而为用户推荐他们可能感兴趣的内容或产品。
它的应用也相当广泛，涵盖了多个领域，包括电子商务、社交媒体、音乐和视频流媒体、新闻和内容平台等。比如音乐和视频流媒体推荐，音乐和视频流媒体平台使用推荐系统来向用户推荐他们可能喜欢的音乐、电影、电视节目等。这些推荐可以基于用户的收听和观看历史、评分、以及与其他用户的相似性等信息。
3.机器学习和深度学习
前端应用可以使用机器学习和深度学习模型，通过前端设备本地运行的方式进行模型推断和预测。这使得前端应用能够实现一些基于数据的智能功能，如图像识别、语音识别等。
图像识别、语音识别在我们日常生活中也很多见，比如输入法的语音识别文字，相机的人像识别等。无论是图像识别还是语音识别，前端的角色通常是获取输入数据（图像或语音），将其传递给相关的处理库或云服务，并处理返回的结果。这些处理可以在前端设备上本地进行，也可以将数据传递到后端进行处理，具体取决于该应用程序的需求和可行性。
比如我们作为前端，现在想实现一个语音识别，我么可以先使用浏览器提供的Web Speech API，通过代码启动语音识别，获取用户的语音输入，并将其转化为文本。然后可以使用该文本进行后续的处理和分析。
Web Speech API是一个Web标准，它提供了浏览器原生的语音识别和语音合成功能，使得开发者可以通过JavaScript代码实现在Web应用中与用户进行语音交互的功能。
而当我们说到前端人工智能，其实顾名思义，前端人工智能是指将人工智能技术应用于前端开发领域，使前端应用程序具备智能化的能力和功能。在传统的程序开发上，前端开发主要关注用户界面的设计和交互，而前端人工智能的出现为前端应用程序增加了智能化的特性。
而作为新时代的产物 - 前端，世间万物的存在必有它存在的道理。上面我们举例了前端在技术应用中的主要用途，很抽象，甚至对于平常只使用 Vue 、React 等JavaScript库进行开发应用程序的前端同学们更显得格外遥远。但事实上真的这么遥远吗？真的这么不贴近日常的研发工作吗？随着ChatGPT的突然爆火，未来的市场逐渐会呈现以下趋势（仅代表个人观点）：
人工智能（AI）和机器学习（ML）在各个领域都发挥着越来越重要的作用。未来程序开发市场可能会看到更多AI和ML的整合，使开发者能够构建智能化的应用程序和服务。
比如某天公司突然跟你讲：
“我想在我们的系统上实现一个需求，你要帮我分辨出我们公司的场地哪个时间段人最多”
这个时候你该怎么办？那么我们首先得利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术去对图片进行分割场景，区别出属于和不属于人的像素，以及属于 24 个身体部位中每个部位的像素。
然后我们可以统计出每个时间段的摄像捕捉图，看下哪个时间段的捕捉图中人数最多。
在目前百花齐放的大前端时代，前端已经出现了一系列的库去辅助我们实现人工智能：
- TensorFlow.js：可以在浏览器中运行机器学习模型，支持图像、文本和声音等多种应用场景。
- BrainJS：可以用于创建和训练神经网络，支持多种类型的神经网络。
- convnetjs：可以在浏览器中进行图像分类、物体检测等任务。
- ml5js：可以用于创建和训练机器学习模型，支持多种应用场景，包括图像、文本、音频等。
通过利用这些库和工具，前端开发者可以将人工智能和机器学习的能力融入到前端应用中，为用户提供更智能、个性化的体验。这种前端人工智能的应用不仅可以提升用户的满意度，还可以为企业带来更多的商业机会和竞争优势。
所以，作为前端开发工程师，了解和学习人工智能和机器学习是很有必要的。虽然你可能不需要成为一个人工智能（AI）和机器学习（ML）的专家，但对于如何利用这些技术来增强前端应用的能力，以及在未来发展浩浩荡荡趋势的场景下去完成自己的工作还是很有帮助的。
在接下来的课程中，我将为大家打开前端人工智能研发的启蒙大门。虽然前端人工智能目前可能还没有完全实现像ChatGPT 这样的完整人工智能模型，但通过利用现有的人工智能（AI）和机器学习（ML）的库和工具，前端开发者可以实现一些基本的人工智能功能，提升前端应用的智能化水平。随着人工智能和机器学习在各个领域的发展，前端人工智能将在未来扮演更加重要的角色，为前端开发者创造更多的机会和挑战。
