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揭秘AI：看懂人工智能的核心原理和算法

發(fā)布時間：2024-08-29 10:57:59 瀏覽量：226次

自從ChatGPT橫空出世，AI這個新事物輕而易舉地攻破了人們的心防。先是一些原畫師下崗，動漫公司用AI創(chuàng)作漫畫，速度更快，需要的人工更少；后來引發(fā)到辦公領域，輸入少少幾句話，片刻之間，AI就能做出一個品質相當不錯的PPT；告訴它你的要求，它可以短短幾分鐘就能完成論文、文章；有人用AI寫小說，做小說插圖，效率、質量有了新奇也有了，省下多少腦細胞和寶貴的時間；還有人開班，教人訓練AI，怎樣讓它更聽話，更細致地領會到主人的指令，更高效地為我們服務。

AI為什么這么強大？發(fā)展的如此之快？

清華大學出版社出版的《人工智能》一書，在介紹人工智能相關的基礎概念時，著重介紹了AI的核心原理與算法，還深入地對AI的研究成果進行了分析和說明。

1、機器學習

AI并不是才出現的新事物。早在1950年，阿蘭.圖靈在論文《計算機與智能》中提出了“圖靈測試”，給出智能的定義；1956年，達特茅斯學院的學者們正式提出了人工智能的概念；從人工智能提出至今，科學家們從未間斷對人工智能的研究和探索。

人工智能擁有強大的搜索能力。擊敗前象棋冠軍卡斯帕羅夫的深藍、自動駕駛和導航路徑規(guī)劃、機器人聽取指令抓取信息完成繪畫或文章，都是一次次搜索。搜索的過程和原理，基于函數的計算、數據結構的描述等。我們常用的智能搜索，包括盲目搜索、啟發(fā)式搜索、局部搜索和對抗搜索，基于四類基礎算法之上。

人工智能有很強大的學習力。使用過AI的人都知道，一開始輸入指令，它回答的總有些死板，詞不達意，畫出來的畫不過是一些元素的拼湊。可是，只要給它經常練習的機會，它的作品就越來越接近你想要的。每一次搜索，對于AI來說，都是一次數據的重組和創(chuàng)建，收集的數據越多，它就越“聰明”。

它自帶監(jiān)督學習的框架，不斷學習算法，積累出大量的訓練數據集和測試數據集，經過算法調優(yōu)，它會服務的越來越貼心。

2、機器預測

不知大家發(fā)現了沒有，天氣預報越來越準了。曾經人們喜歡開玩笑“天氣預報從來沒準過”，可現在，有人工智能模型的幫助，經過大量精密的數據計算，一個地區(qū)近期是晴朗還是降雨，都能預測得十分精準。

機器采集數據，收集大量的文本、聲音、視頻等，許多線性回歸函數疊加，得到深度線性網絡，也就是神經網絡的最簡單形式；在網絡中增加非線性元素，就得到比線性回歸更復雜的矩陣模型。神經網絡成為廣泛應用于計算機視覺的基本方法，還可以用來判斷人的心理健康程度，計算人的長胖概率。通過搜集到的某地區(qū)天氣數據，推斷出某地區(qū)的精確天氣，并非難事。

3、機器識別

人類天生有著看世界的能力，而人工智能的視覺系統(tǒng)，通過計算去理解圖像，通過卷積神經網絡識別圖像，擁有視覺感知。

圖像是光線與物理世界中的物體作用之后的平面投影。圖像形成的過程叫前向模型，人的視覺和計算機視覺都是求解這個前向模型的逆，也就是識別圖像中的物體的位置、運動和場景語義信息等。準確描述圖像算法的輸入、形成數字圖像，就是包含大量的像素。卷積神經網絡可以對圖像進行卷積和最大池化操作，構建神經網絡，從而準確識別物體。

在戶外看到不知名的花朵，可以用手機識別；進出門禁，面部識別；自動駕駛的廣泛運用，也需要機器人的視覺識別，去掃描復雜的道路環(huán)境。

基于神經網絡，人工智能還可以建構復雜的語言模型，進行快速翻譯。

《人工智能》這本書精選了人工智能搜索、機器學習、線性回歸、決策樹、集成學習、神經網絡、計算機視覺、自然語言處理以及強化學習等9個核心方向，教授們對其具體的算法進行了詳細的講解。原理奠定在函數、導數、概率論等高等數學知識和算法，閱讀還是需要一定的門檻。但是，如果不懂步驟的計算，看文字說明，也是能看懂人工智能原理的，不用擔心。

如果是對人工智能感興趣的學生，就更適合了。每一章節(jié)后面，都有相應的問題和練習，可以試著解答。

就如書中介紹所說，這本書“可以作為人工智能本科生的教材，也可以作為人工智能入門參考書”。

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