学习人工智能第一天

第一章  从数学建模到人工智能

　　为什么要把数学建模与当今火热的人工智能放在一起？

　　首先，数学建模在字面上可以分解成数学+建模，即运用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建算法模型来解决问题。数学建模往往是没有对与错，只有“更好”（“better”），就好像让你评价两个苹果哪个更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，没有对与错。

　　人工智能（Articial Intelligence，[ˌɑːrtɪfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns]，简称AI），我们可以把它理解成为一种“黑科技”，人类通过它让计算机“更好的”像人一样思考。可以说“算法模型”是人工智能的“灵魂”，没有算法模型，一切都是“水中月”，“镜中花”！

　　因此我们将从数学建模开始入手，由浅入深的揭开AI的神秘面纱。

1/1 数学建模

1.1.1 数学建模与人工智能

　　1、 数学建模简介

　　数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进求解。数学建模可以通俗的理解为数学+建模，即运用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建数学模型，通过模型解决问题。

　　按照传统定义，数学建模是对于一个现实对象，为了一个特定的目的（实际问题），做出必要的简要假设（模型假设），根据对象的内在规律（业务逻辑、数据特征），运用适当的数学工具计算机软件，得到的一个数学结构。

　　亚里士多德说，“智慧不仅仅在于知识之中，而且还存在于应用知识的能力中”。数学建模就是对数学知识最好的应用，通过数学建模你会发现，生活中有很多有意思的事情都可以靠它来解决，其流程图如图1-1所示。

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1-1   数学建模流程

　　2、人工智能简介

　　对于普通大众来说。可能是近些年才对其有所了解，其实人工智能在几十年以前就被学者提出并得到一定程度的发展，伴随着大数据技术的迅猛发展而被引爆。

　　（1） 人工智能的诞生

　　最初的人工智能其实是20世纪30至50年代初一系列科学研究进展交汇的产物。1943年，沃伦·麦卡洛克和瓦尔特·皮茨首次提出“神经网络”概念。1950年，阿兰·图灵提出了著名的“图灵测试”，即如果一台机器能与人类展开对话（通过电传设备）而不能辨别初其机器身份，那么称这台机器则具有智能。直到如今，图灵测试仍然是人工智能的重要测试手段之一。1951年，马文·明斯基与他的同学一起建造了第一台神经网络机，并将其命名为SNARC。不过，这些都只是前奏，一直到1956年的达特茅斯会议，人工智能这个词才被真正确定下来，并一直沿用至今，这也是目前AI诞生的一个标志性事件。

　　　　　　　　　　　　从左至右：Trenchard More 、John McCarthy 、Marvin Minsky 、Oliver Selfridge 和Ray Solomonoff（摄于2006年），图片版权归原作者所有

　　在20世纪50年代，人工智能相关的许多实际应用一般是从机器的“逻辑推理能力”开始着手研究。然而对于人类来说，更高级的逻辑推理基础是“能力学习”和“规划能力”，我们现在管他叫“强化学习”和“迁移学习”。可以想象，“逻辑推理能力”在一般的人工智能系统中不能起到根本的、决定性的作用。当前，在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下 ，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能，演进到协助引导提升人类智能，如图1-3所示。

                                                                                         

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1-3 下一代人工智能（图片来源《新一代人工智能发展白皮书》）

　　（2）人工智能的概念

　　人工智能，它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

　　（3） 人工智能、机器学习、深度学习

　　下面我们来介绍下主要与人工智能相关的几个概念，要搞清他们的关系，最直观的表达方式就是同心圆，如图1-4所示，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣了之后就出现了深度学习，今天的人工智能大爆发就是由深度学习驱动的。

　　人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系为DL ⊆ ML ⊆  AI。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1-4 AI、机器学习、深度学习的关系

　　人工智能是一个宽泛的概念，人工智能的目的就是让计算机能像人一样思考。机器学习是人工智能的分支，他是人工智能的重要核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，推动了机器学习的发展，并开拓了人工智能的领域范围。甚至有观点认为，深度学习可能就是实现未来强 AI 的突破口。

　　可以把人工智能比喻成孩子的大脑，机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习就是这个过程中很有效的一种教学体系。

　　因此可以这样概括：人工智能是目的、结果；深度学习、机器学习是方法、工具。

　　我们这次学习解了人工智能、机器学习、深度学习的相关应用，它们之间的关系，常见的机器学习算法等知识，希望可以通过这次学习深刻理解这些概念，并可以轻而易举的给别人讲解。

　　因为临时有事，今天就先学到这里，明天继续学习，希望有兴趣的老铁能够关注我，我们共同学习共同进步。

　　友情提示：后面我们会学习到 “Python快速入门”、“Python科学计算库NumPy”、“常用科学计算模块快速入门”、“Python网络爬虫”、“Python数据存储”、“Python数据分析”、“自然语言处理”、“从回归分析到算法基础”、“从K-Means聚类看算法调参”、“从决策树看算法升级”、“从朴素贝叶斯看算法多变”、“从推荐算法看算法场景”、“从TensorFlow开启深度学习之旅”共14个章节。