AI是一個提升高級度的概念，真正的AI遠遠不是說說而已。筆者以AI算法的經(jīng)典問題為例，闡釋了問題的解決邏輯和辦法，展示了算法的形成過程。

AI（Artificial Intelligence）人工智能，可以說是最近比較火熱一個詞。就像曾經(jīng)的互聯(lián)網(wǎng)概念一樣，任何一個項目只要和AI搭上邊，就似乎顯得非常高大上。

AI是一個領(lǐng)域，是一門學(xué)科，里面涉及的知識非常多，僅我們大家能想到的AI應(yīng)用，就能隨口說出數(shù)幾種，像NLP（NaturalLanguage Processing）自然語言處理，TTS（TextTo Speech）文本到語音，涉及的人機對話，語音合成；以及我們現(xiàn)在所用到的人臉識別，正在推廣的刷臉支付，家里用的智能掃地機器人；情景感知智能家具、智能金融。

無處不在的AI技術(shù)，同我們的生活息息相關(guān)，也在不斷影響著我們的生活。

AI概念本身不錯，如區(qū)塊鏈一樣，本身是一個很好的理念，但由于部分人過度投機，使得這個領(lǐng)域也存在著參差不齊，魚龍混雜的情況。

現(xiàn)實中存在這種情況：是個人，會寫個邏輯語句，就敢叫什么人工智能工程師，什么算法工程師；是個項目加一點點邏輯判斷，也敢叫人工智能項目。

現(xiàn)狀比較浮躁，缺乏對科學(xué)基本的敬畏。

我們目前所見到的所謂的人工智能的項目，大多是把市面上已經(jīng)有的人工智能服務(wù)，自己整合一下，包裝一下，用用而已。但如果真要形成核心產(chǎn)品，要有相當(dāng)長的路要走，要投入巨大的人力物力財力。

試想，你做的所有的服務(wù)，都是其他廠家所提供的，自己沒有核心的技術(shù)，很容易受到其他廠商的控制，除非你將來做的產(chǎn)品可以被這些大廠收購。

但話說回來，做的產(chǎn)品沒有核心競爭力，只是整合別人的功能，是沒有什么技術(shù)壁壘的，就更不要說形成自己的護城河了，很容易被模仿、超越。

所以，個人認為，人工智能，最為基礎(chǔ)的還是算法，要最最基礎(chǔ)的研究，涉及大量的計算機、心理學(xué)、運籌學(xué)等各學(xué)科領(lǐng)域的知識。

以文字轉(zhuǎn)語音為例，單純的一個字轉(zhuǎn)成語音，不是很難，但一長段話轉(zhuǎn)成很流暢的語音，并可以跟據(jù)不同人的音色來采樣和播放，這一個看似很小的功能，背后有著大量的研發(fā)人員。

人工智能的核心，就是算法，不同的算法結(jié)合起來，像一個個DNA一樣，組成了人工智能的應(yīng)用。所以，今天我們就從一個最簡單的例子入手，從而開啟人工智能最最基礎(chǔ)的算法入門之旅。

一、問題場景

這個問題的確比較基礎(chǔ)，網(wǎng)上搜索一下，會一有大堆這樣的文章。我自己也在網(wǎng)上看了一些，但發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上探索出來的內(nèi)容還是不是很好，有些代碼還存在一些問題。不是很嚴謹。

這個世界上，指責(zé)別人最容易，認清自己最難。與其去吐槽別人，不如自己寫一個更好一點文章，分享給大家。

現(xiàn)在我們進入主題。

有3個美女和3個野人要過河，只有1條船，沒有船夫，這6個人都會劃船。但這條船1次只能載兩個人，任何情況下，只要野人的數(shù)量大于美女的數(shù)量，美女就會被野人吃掉。也就是說，在河的兩岸，即河的左岸上和右岸上，野人的數(shù)量任何時候都不能大于美女的數(shù)量。

如何6個人能全部過河，并且美女安全（即不被野人吃掉）？

如果我們從邏輯上理解，其實就是各種方案的探索，最終試出一條可行的方案。

現(xiàn)狀，我們可以認為他們都在河的左岸，要到河的右岸：

美女1 美女2 美女3 ||河||

野人1 野人2 野人3 ||河||

第一步，兩個野人先一起到河的右岸，然后一個野人回來：

美女1 美女2 美女3 ||河||

野人2 野人3||河|| 野人1

第二步，兩個野人一起到河的右岸，然后一個野人回來：

美女1 美女2 美女3 ||河||

野人3 ||河|| 野人1 野人2

第三步，兩個美女去，然后一個美女和一個野人回：

美女2 美女3||河|| 美女1

野人2 野人3 ||河|| 野人1

第四步，兩個美女去，一個野人回：

||河|| 美女1 美女2 美女3

野人1 野人2 野人3 ||河||

第五步，兩個野人去，一個野人回：

||河|| 美女1美女2 美女3

野人2 野人3||河|| 野人1

第六步，兩個野人回：

||河|| 美女1 美女2 美女3

||河|| 野人1 野人2 野人3

以上問題，可以理解為決策問題，其實也是人工智能學(xué)科中的一個非?；A(chǔ)的經(jīng)典問題。

我們分析的思路以及答案，雖然似乎是解決了問題。

但問題來了，除了我們上述使用的方法，這個題目還有沒有其他方法？哪種最快？以上問題只涉及6個人，我們通過人工分析的方法，還可以將結(jié)果羅列出來。

那如果是60個人，600個人？難道我們還是靠這種方法來分析？這樣單憑人力手工計算是非常復(fù)雜耗時的。那如何實現(xiàn)呢？這就需要我們編制一套搜索算法，通過計算機來幫助我們計算。

二、問題分析

我們從初態(tài)和終態(tài)來分析，可以知道初態(tài)是河的左岸有3個美女和3個野人，而終態(tài)是河的右岸有3個美女和3個野人。就是初始狀態(tài)是【3，3】，表示左岸最開始，有3個美女和3個野人。而終態(tài)是【0，0】，表示左岸最終美女和野人的數(shù)量均為0。

而美女和野人，從左岸到右岸，右岸回左岸，是要靠船來運送的。所以，船的狀態(tài)有兩種（航行中就不考慮了），要么在左岸，要么在右岸。我們用1表示船在左岸，用0表示船在右岸。

那么結(jié)合美女和野人的狀態(tài)，最初始狀態(tài)就是【3，3，1】，表示最初船停靠在左岸，左岸有3個美女，3個野人。那么終態(tài)我們知道，是船在右岸，左岸美女和野人數(shù)量都為0，那么怎么用數(shù)學(xué)來表示呢？就是【0，0，0】。

現(xiàn)在問大家一個問題，如果從狀態(tài)的視角來分析，會有幾種狀態(tài)？

很顯顯然，會有32種狀態(tài)，怎么來的？

這就用到了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)中的排列組合。美女的狀態(tài)有4種【0，1，2，3】，表示左岸沒有美女，有1個美女，有2個美女，有3個美女；同樣，野人的狀態(tài)也有4種【0，1，2，3】，船的狀態(tài)有2種【0，1】。

排列組合一下，我們整理初以下狀態(tài)；同時，我們標記出不符合條件的狀態(tài)：

1. 野人人數(shù)大于美女人數(shù)的狀態(tài)，用綠色標出，不符合條件，因為按照題目要求，河的左岸和右岸上，野人人數(shù)大于美女人數(shù)，美女會被吃掉，任務(wù)失??；這里不僅要考慮左岸的情況，也要考慮右岸的，例如：【2，0，1】，這就很明顯，船在左岸的時候，右岸有1個（3減2）美女和3個（3減0）野人，也是不滿足題目要求的。
2. 不可能存在的狀態(tài)，用黃色標出；例如：船不可能停在沒有人的岸邊【0，0，1】，以及美女不可能在野人占多數(shù)的情況下，劃船到對岸【3，0，1】。

整理后的狀態(tài)表，如下表所示。

表2-1 左岸美女與野人的狀態(tài)表

我們根據(jù)以上的狀態(tài)，畫出狀態(tài)空間圖，如下圖所示：

圖2-2 美女與野人過河的狀態(tài)空間圖

很顯然，所有從初態(tài)可以到達終態(tài)的路徑，都是美女可以安全過河的方案。

三、算法實現(xiàn)

我們分析的思路有了，接下來就是如何通過算法，實現(xiàn)我們的思想。

其實這就用到了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，經(jīng)典的圖的搜索——圖的遍歷，一般有深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先遍歷算法。如果從最小生成樹的角度，可以使用普里姆算法和克魯斯卡算法。

如果題目要求最優(yōu)解，我們還會用到最短路徑計算的概念。這里如果擴展的話，又可以寫很多。因為同一個問題，解決問題的方法也肯定不止一種。

接下來，我們算法實現(xiàn)的基本思路就是：

找出船上的載人狀態(tài)，比如：船上可以有1個美女，1個野人，也可以有2個美女，也可以有2個野人；也就是船上的承載人數(shù)，受到船的承載量限制，本文題目要求是船上最多為2個。

我們根據(jù)船上的運送人員的數(shù)量，根據(jù)船的運送滿足題目要求的結(jié)果，來去尋找滿足條件的運送方案，之后我們存在動態(tài)數(shù)組中。

同時，為了防止重復(fù)計算，我們還要判斷生成的方法是不是已經(jīng)存在歷史結(jié)果中。

當(dāng)然，歷史結(jié)果的存儲我們用的也是動態(tài)數(shù)組；如果歷史中已經(jīng)有了這條信息，我們就不再計算，再去尋找新的方法。直到找出所有的結(jié)果。

實現(xiàn)的算法如下圖3-1所示，已經(jīng)經(jīng)過實驗檢驗，并可以保證正確運行。

圖3-1 算法實現(xiàn)

代碼執(zhí)行結(jié)果，我們可以看到，安全過河的方法有好幾種。如下圖3-2所示：

圖3-2 算法執(zhí)行結(jié)果

四、結(jié)論

本文中，我們從美女與野人過河這個經(jīng)典的問題出發(fā)，展開分析，闡述了解決此類問題的基本邏輯與解決方法，并對美女與野人的算法進行了擴展。

美女人數(shù)和野人數(shù)量，以及船的承載人數(shù)進行參數(shù)修改后，此算法仍然可以根據(jù)要求進行計算，算法的靈活性較強。如下圖4-1所示：

圖4-1 人數(shù)與船承載量參數(shù)修改后執(zhí)行的結(jié)果

本文也有不足之處，就是程序的算法仍然有優(yōu)化的空間。

根據(jù)測算，當(dāng)船最大承載量為2，美女和野人數(shù)量各為8人的情況下，找到第一種方案程序需要執(zhí)行約40萬次，如下圖4-2所示。算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度較高，仍然有進一步的優(yōu)化空間。

圖4-2 美女和野人數(shù)量各為8人的情況

從這個實驗中，我們也可以發(fā)現(xiàn)，僅這么一個簡單問題，用到的理論知識已經(jīng)相當(dāng)多了，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)值計算。而且還并不是十分完美，離理想中的優(yōu)美的算法，還有較大的差距。

僅從這一個小問題出發(fā)，要做到算法的極限，仍然需要付出很多努力。而這僅僅只是人工智能中，非常非常非?；A(chǔ)的，非常非常非常微小的一個知識點而已，真要做到極致，博士也不是那么容易。

所以，有時候就不明白，有時僅僅本科畢業(yè)一兩年的人也敢叫什么算法工程師，真不知道哪里來的自信。

真正的科學(xué)研究是枯燥的，是要沉下心來踏踏實實做研究的，也是要耐得住寂寞的。不走心的走秀最多只能是曇花一現(xiàn)，唯有踏實與真誠才可以基業(yè)長青。

最后，希望本文能給大家?guī)韼椭?/p>

共勉！

作者：王佳亮，中國計算機學(xué)會（CCF）會員。微信公眾號：佳佳原創(chuàng)

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