在當今科技飛速發(fā)展的時代，人工智能（Artificial Intelligence）作為模擬人類智能的前沿科技，是最具影響力的技術之一，其核心在于通過算法與數(shù)據(jù)驅動實現(xiàn)感知、學習與決策能力。人工智能廣泛應用于各個領域，是第四次工業(yè)革命的核心技術驅動力。本文將深入淺出地介紹 AI 的基礎知識，包括流派、算法思想、機器學習的任務類型與工作流程、以及其中涉及的數(shù)據(jù)和數(shù)學知識，并以鳶尾花分類為案例，拆解機器學習過程，幫助大家了解理論與實踐相結合的知識體系。

一、人工智能流派

人工智能（Artificial Intelligence）并不是簡單的“投入多少人工，就能產生多少智能”，它是通過算法與數(shù)據(jù)來實現(xiàn)智能化的決策。人工智能的算法代價很高，它不能解決所有問題，所有的智能都需要通過野蠻的數(shù)據(jù)計算來置換，從工程應用的角度來說，優(yōu)先選擇簡單有效的方式，人工智能是最后的選擇。人工智能主要有三大流派：

行為主義人工智能

擁有一套自動控制系統(tǒng)，能感知外界的變化，并自動做出相應的反饋，比如工業(yè)機器人，包括：機械臂、機器人、機器狗、無人機等，還有比較熱門的具身智能。

符號主義人工智能

最典型的應用是專家系統(tǒng)，缺點是泛化能力不足，比較依賴知識圖譜、大模型+知識庫，需人工構建知識庫，難以處理模糊的規(guī)則及超出知識庫之外的情況。

聯(lián)結主義人工智能

聯(lián)結主義主張模擬人腦設計，通過模仿人類的大腦，用全連接方式代替機器學習，深度學習就是聯(lián)結主義人工智能的典型應用，包括用卷積網絡用來生成圖像視頻、循環(huán)神經網絡和多頭（自）注意力機制對應時序數(shù)據(jù)、基于transformer架構的GPT模型等。特點是泛化能力強，善于處于非線性問題。

融合統(tǒng)一是發(fā)展趨勢

大模型對 NLP 的整合、多模態(tài)對 CV 和 NLP 的整合，以及具身智能（動作+多模態(tài)大模型）的發(fā)展，都在一定程度上推動著人工智能的加速融合，理論上聯(lián)結主義用數(shù)據(jù)驅動學習、符號主義用知識約束推理、行為主義用環(huán)境感知迭代，而現(xiàn)實任務往往需要三者結合，人們需要的是具有自主感知、認知、決策、學習、執(zhí)行以及社會協(xié)作能力的通用人工智能體，這種“混合智能”更接近人類的多維度認知方式。

二、人工智能算法思想

在數(shù)學當中有函數(shù)對應關系：y=f(x)，在人工智能領域中黑盒思想是我們理解計算方式的第一法則，給計算機指定一個解決思路，具體的解決過程是計算機去完成。即有輸入：x，有轉換關系：F(x)，有輸出：y。

傳統(tǒng)算法是基于規(guī)則的算法，適用于規(guī)則比較清晰的場景，比如在多輪對話任務的智能客服系統(tǒng)，因為規(guī)則是人為規(guī)定的，所以這類系統(tǒng)對人的業(yè)務熟練度要求比較高，但是對計算機的性能要求相對低，特點是執(zhí)行速度快，算法和時間、空間的復雜度低。

人工智能算法是基于數(shù)據(jù)的經過訓練和推理的算法。訓練階段：從老數(shù)據(jù)，一般叫訓練集中挖掘規(guī)律，構建算法規(guī)則，然后進行推理，即把規(guī)律作用于新數(shù)據(jù)（測試集），這種經過訓練推理的方法適用于規(guī)則比較模糊的場景，特點是執(zhí)行速度慢，對計算機性能的要求很高，需要大量的數(shù)據(jù)與算力，對算法工程師的要求低，執(zhí)行效果的魯棒性特別好，泛化能力極強，但解釋性差。

三、機器學習（Machine Learning）的任務類型與學習方式

廣義的機器學習主要是一個研究如何讓計算機通過數(shù)據(jù)學習規(guī)律，并利用這些規(guī)律進行預測和決策的過程。這里的Machine并非物理意義上的機器，可以理解為計算機軟硬件組織；Learning可以理解為一個系統(tǒng)或平臺經歷了某些過程后，性能得到提升，這個過程為學習，是個動態(tài)過程。

3.1 機器學習任務類型

分類：將數(shù)據(jù)樣本劃分到定義好的類別中，比如鳶尾花根據(jù)花瓣和花萼的屬性，將它分為3種類別，類別標簽可以用0、1、2來表示，通常放在樣本數(shù)據(jù)的最后一列。

回歸：根據(jù)輸入特征來預測一個值，跟分類任務不同，回歸任務預測的值通常是連續(xù)的值，比如根據(jù)房子的城市、地段、大小等預測房價。

聚類：將數(shù)據(jù)樣本劃分成不同的組，同一組的樣本具有較高的相似性，比如將具有相似消費行為的客戶分成一組，以便企業(yè)進行精準運營。

3.2 機器學習的學習方式

人工智能要按照訓練數(shù)據(jù)有無標簽可分為有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和自監(jiān)督學習

有監(jiān)督學習：有特征、有標簽，在分類問題中，標簽是在有限的類別中選擇一個，比如：性別、左右、對錯等，在鳶尾花分類任務中，共幾百個樣本，4個特征，3個類別；回歸問題的標簽為連續(xù)變量，通常用來預測一個值：比如：身高、年齡、股價等。

無監(jiān)督學習：有特征、無標簽，即通過模型自主從數(shù)據(jù)中提取信息，比如降維算法、聚類算法，通過無監(jiān)督學習可以將高維數(shù)據(jù)降維，去除冗余信息，降低計算成本。

自監(jiān)督學習：base大模型的訓練進行學習，讓模型自動從數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的特征，比如利用大量無標簽數(shù)據(jù)進行預訓練，學習到通用的特征表示后再進行進行微調，提升模型的性能。

四、機器學習的工作流程

如果決定要用人工智能去解決一個問題，具體的步驟為：

1.分析問題

從宏觀角度分析問題，確定輸入和輸出以及任務類型，比如做一個中英翻譯器，輸入中文，輸出英文；房價預測輸入房子特征信息，輸出價格；人臉檢測輸入圖片，輸出檢測到的人臉。

2. 采集數(shù)據(jù)

根據(jù)輸入和輸出構建數(shù)據(jù)集，在機器學習領域，數(shù)據(jù)集通常以二維表格形式呈現(xiàn)，一行一個樣本，一列一個特征，最后一列是標簽或回歸數(shù)值。按照訓練數(shù)據(jù)的特點，可選擇對數(shù)據(jù)進行預處理，常見的機器學習數(shù)據(jù)預處理方法有：

• 中心化：數(shù)據(jù)范圍較大、偏移某個基準明顯，減去均值使數(shù)據(jù)范圍圍繞0點波動，這樣可以減少數(shù)據(jù)的偏移影響，讓模型更容易學習數(shù)據(jù)的規(guī)律。
• 標準化：特征尺度、量綱不同、且算法關注分布規(guī)律時，將數(shù)據(jù)減均值再除以標準差，縮放到均值為0、標準差1的正態(tài)分布，確保不同特征在模型訓練中具有相同的重要性。
• 歸一化：不同數(shù)據(jù)取值范圍懸殊，例如，一個特征的取值范圍在 0 到 1000 之間，而另一個特征的取值范圍在 0 到 1 之間，將每個樣本數(shù)據(jù)減去樣本最小值再除以樣本的最大值減去最小值，會將數(shù)據(jù)壓縮到[0，1]之間，使得不同特征在模型訓練中具有相同的權重，有助于提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性。

3. 模型選擇與訓練

根據(jù)任務和數(shù)據(jù)特點遴選一種合適的算法，將處理好的數(shù)據(jù)給算法去學習，完成模型的訓練，挖掘出輸入與輸出之間具體的映射關系。常見的分類算法有KNN：K值鄰近算法、GNB：高斯貝葉斯算法、DT：決策樹算法、SVM：支持向量機算法、RF：隨機森林算法、EL：集成學習算法等，在實際案例中需要遵循引入模型、構建模型、訓練模型的過程。

4. 模型評估

對訓練的模型進行驗證和調參工作，通過各種評估指標來衡量模型的效果，如準確率、召回率、F1 值等，找到預測效果最理想的模型參數(shù)。

5. 上線部署

工程部署、系統(tǒng)集成，進行本地化部署、云端部署或者邊緣部署，云端部署適合數(shù)據(jù)量較大、計算資源需求高的場景；邊緣部署更注重實時性和數(shù)據(jù)隱私，適用于對響應速度要求高的場景，如政務系統(tǒng)、智能安防監(jiān)控等。

6. 模型推理

把規(guī)則作用于新的數(shù)據(jù)進行預測，并依據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷迭代升級。

機器學習的經典案例：鳶尾花分類任務

1. 分析問題，確定輸入和輸出

在人工智能算法中，所有的實體都需要變成數(shù)字才能被計算和預測，如何將一個實體數(shù)字化呢？一般用這個實體的特征或者屬性來描述，比如：顏色、大小、重量等，這就需要對業(yè)務有足夠的了解，比如鳶尾花的四個屬性（特征）：花瓣長、花瓣寬、花萼長、花萼寬，最后一列為類別編號。

2. 數(shù)據(jù)采集與預處理

比如每個類別各采集50朵花，按照一行一個樣本，一列一個特征組成特征矩陣。對樣本進行切割，分為訓練集、測試集和驗證集，通常會按照60:20:20 或者70:15:15的比例來劃分。本次案例分為訓練集和測試集，測試集占20%，并確保每次切分的數(shù)據(jù)保持一致。

3. 選擇算法

完成輸入到輸出的映射，我們選擇 KNN 算法進行訓練。KNN 算法通過計算測試集與訓練集每個特征之間的距離，選擇距離最近的 K 個樣本，再根據(jù)這 K 個樣本的類別來判斷測試樣本的類別。

4. 模型評估與部署

用準確率評估鳶尾花分類任務，最終得到的準確率為96.7%，這是一個比較不錯的數(shù)據(jù)，表明 KNN 算法在該任務上表現(xiàn)良好，可以應用到相似場景中，比如在農業(yè)鄰域中，通過提取植物的特征（如葉片形狀、顏色、花朵特征等）對不同品種進行分類。

五、人工智能中的數(shù)據(jù)和數(shù)學知識

5.1 python數(shù)據(jù)三劍客

人工智能依賴向量化和矩陣化編程，與線性代數(shù)密切相關，比如經常用到矩陣乘法，計算過程需要高性能的計算資源，在數(shù)據(jù)科學中按照維度定義和處理數(shù)據(jù)。python為人工智能提供了豐富的庫和工具，最常用的庫有：

• Numpy：進行科學計算，向量化、矩陣化計算，ndarray是 NumPy 庫的核心數(shù)據(jù)結構，是一個具有相同數(shù)據(jù)類型（如整數(shù)、浮點數(shù)等）和固定大小的多維容器，容器中每個元素都有相同的數(shù)據(jù)類型，并且在內存中是連續(xù)存儲的。例如，一維的ndarray就像一個列表，二維的ndarray類似矩陣，而更高維度的ndarray可以表示更復雜的數(shù)據(jù)結構，在ndarray結構中，標量（scalar）、矢量(vector)、矩陣(matrix)和張量(tensor)，分別表示0維、1維、二維和三維以上的數(shù)據(jù)。
• Matplotlib：對數(shù)據(jù)可視化，用一行代碼就能實現(xiàn)繪圖，直觀理解數(shù)據(jù)的分布和特征。
• Pandas：二維數(shù)據(jù)分析神器，提供了高效的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)處理函數(shù)，方便對二維數(shù)據(jù)的讀取、清洗、轉換等操作。

深度學習常用的框架有pytorch、tensorflow，pytorch可在官網下載，支持安裝gpu和cpu版本。

5.2 數(shù)學知識

矩陣

人工智能中處理的大量數(shù)據(jù)通常以矩陣形式存儲和表示，機器學習中對矩陣的處理包括：

• 矩陣分解：用于抽取信息，比如矩陣的特征向量和特征值。
• 特征分解：進行特征分解的矩陣必須是方陣，奇異值分解可以適用于任何矩陣，在PCA降維算法中，能幫助提取數(shù)據(jù)的主要特征，降低數(shù)據(jù)的維度，從而提高算法的效率和性能。假設有三個矩陣，分別為A:[m, k]，B:[k, n]，C:[m, n]，則AB=C。

樣本相似度度量

1）歐氏距離

建立個直角坐標系，把每個樣本看作一個點，有多少特征就有多少維度的歐氏空間，歐氏距離是歐氏空間中用于衡量兩個點之間距離的一種度量方式，比如在聚類算法中衡量數(shù)據(jù)點之間的相似性；在鳶尾花分類任務中，遍歷計算測試集與訓練集中各個樣本的歐氏距離，找出與測試集樣本最接近的K個點，距離越小越相似。

在二維平面上，設兩個點α（x1, x2）、β（x3, x4），

則α和β兩點之間的歐氏距離為：

2）點乘積和余弦相似度

每個樣本可以看作一個向量空間內的向量，樣本的相似度度量方法可以用余弦相似度和點乘積來計算

向量的模（長度）：

點乘積：

點乘積的值不僅與向量的模（長度）有關，還和向量的方向相關，當兩向量夾角為0時，點乘積值最大，兩個向量越相似，反之亦然。

余弦相似度：

余弦取值范圍在[?1,1]之間，值越接近 1 表示兩個向量的方向越趨同，則樣本越相似；值越接近 -1 表示兩個向量方向相反；值接近 0 表示兩個向量近乎正交，即樣本差異較大。

正太分布

在現(xiàn)實世界中，許多數(shù)據(jù)都近似服從正態(tài)分布，在機器學習中，我們把每個特征數(shù)據(jù)看作相互獨立，通常也假設數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，均值和方差是描述正態(tài)分布的關鍵參數(shù)，在計算時可以簡化模型計算的復雜度。除此之外，在數(shù)據(jù)預處理時，對于數(shù)據(jù)的中心化、標準化和歸一化處理也需要均值和標準差。

均值：均值是一組數(shù)據(jù)的算術平均數(shù)，反映了特征數(shù)據(jù)的中心位置，對于一組數(shù)據(jù)x1, x2,…xn，其均值為：

方差：方差用來衡量一組數(shù)據(jù)的離散程度，方差越大，數(shù)據(jù)分布越分散；方差越小，數(shù)據(jù)分布越集中。對于一組數(shù)據(jù)x1, x2,…xn，其方差為：

上圖顯示均值都為0時，擁有不同方差數(shù)據(jù)的分布特點，其中x代表均值，var代表方差

理論上我們需要求出所有數(shù)據(jù)的準確方差值，在實際計算場景中，數(shù)據(jù)量往往非常大，獲取和計算數(shù)據(jù)成本太高，需用樣本方差代替總體方差去計算。整體方差是在所有數(shù)據(jù)參與的前提下計算出的值，樣本方差是從總體中抽取一部分數(shù)據(jù)作為樣本。

標準差：標準差是方差的平方根，與方差的作用類似也是用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度，正太分布以均值為中心，標準差越大，數(shù)據(jù)分布越分散，圖像越扁平；方差越小，數(shù)據(jù)分布越集中，圖像越窄長。對于一組數(shù)據(jù)x1, x2,…xn，其標準差為：