快速讓你理解人工智慧相關名詞

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1 人工智慧

首先當然要說的是「人工智慧」，他現在是2017十大流行語我們怎麼不支持流行語？

人工智慧(Artificial Intelligence)這個片語，可以上溯到1956年達特茅斯會議，其實也就六十來年歷史。在那前後，有叫「機器智能」(Machine Intelligence)的，有叫「人工思維」(Artificial Thinking)的，只不過達特茅斯這批學閥更牛逼，大家也就接受了AI這個說法，就像有些詞你可能從來沒在網上說過，但它就是十大流行語。

而「人工智慧」這個事，其實不像機器學習、神經網路這些科技術語，更多地是表達人類一種樸素的慾望。

什麼慾望呢？ 這慾望不是某位大師總結提煉出來的，它就是埋藏在每一位人民群眾的心裡，通過問題不經意地流露了出來：

那就是你經過不泄的努力，終於過上了有美女幫你做飯洗衣服，還既不要勞務費也不要車房彩禮的生活。

這在中國，叫田螺姑娘；

在日本，叫伊卡洛斯。

可能嗎？2017年是不可能了。

怎麼辦？趕快把其他幾個詞整明白吧。

所以「人工智慧」就是一張藍圖繪到底，而其他的像機器學習、優化理論、統計分析、數據挖掘、神經網路、模式識別這些詞，都是更加緊密團結在人工智慧周圍的。

2 機器學習

從熱度上看，除了「人工智慧」這位老大哥，最高的應該就是機器淆習了。

什麼是學習？學習就是提高智能水平，有道是「三天不學習，趕不上小豬佩奇」。「機器」當然也不是挖掘機或者電動棒，其實說的就是電腦。很多年前，民間管「電腦」叫「微機」，「網吧」叫「機房」，現在computer終於又成machine，可以說是抱朴守拙了。

以前想讓電腦實現某個功能，是程序員

相比於「傳統」編程，機器學習的「程序」不是手動「編」出來的，而是從數據當中擬合，或者說猜出來的。如果機器能猜對人說話的意思，能猜對應該執行的動作，那就接近智能了。

「傳統」這個詞在AI領域特別有意思，機器學習剛火的時候，以前的CS就變成「傳統」編程了；深度學習火起來之後，支持向量機決策樹K平均就成「傳統機器學習」了。「傳統」就像一頂原諒帽，戴在每一個小甜甜頭上，把他變成牛夫人。

至於機器是怎麼「學習」出程序的，這就涉及到下一個話題了。

3 優化理論

「 Just stir the pile until they start looking right 」，這就是一個優化過程。

機器學習拿到訓練數據作為輸入/輸出，搗鼓出一個程序，這個程序八成是有偏差的。也就是實際上的輸出，和數據集里的預期輸出不一樣。

比如我要畫條線，把紅藍點分開，雖然差不多一畫就能區分個差不多，但總有幾個點是不對的。所謂優化也就是逐步調整畫線方式，減小誤差以使其looking right，提高智能水平，所以其實優化也就是學習。

如果x, y軸代表模型參數，z軸表示誤差如下圖，那優化就是把人往low層次帶。

Matlab的logo其實說的也是這麼個事。

4 模式識別

之前這個畫線區分點的例子，在機器學習裡面屬於「分類任務」。紅藍點的類別信息是我們已知的，而機器知道的只有它們的二維坐標信息，模型是這些特徵來預測其類別。

現實中的信息當然遠比二維坐標系要複雜得多，比如人要學會識字，就是根據筆畫特徵來判斷所屬的類別（一個漢字就是一個類）。茴字有四種寫法，也就是四種不同的特徵組合，但孔乙己都能識別出它們是茴；同樣一個寫法，還有宋體黑體手寫體，識字的也能認出來。這說明同一個字，存在著某種視覺上的「模式」，只要掌握了這個「模式」，就能正確分類。

常見的模式識別有「色情識別」、「政治敏感識別」等。

5 數據挖掘

「數據挖掘」和「模式識別」在我看來沒有太多區別，只不過模式識別針對的目標以圖像、視頻、語音、文本等居多，一般需要機器學習或者深度學習手段的。而數據挖掘可能更樸實一些，可能做了個數據可視化然後盲生就發現了華點，這也叫數據挖掘。

開普勒根據第谷記錄的數據擬合出火星軌道是橢圓，其實就是個數據挖掘案例，那時候還沒有機器學習。

6 神經網路

神經網路也是一種機器學習方法，網路層數多了，就是「深度學習」，是機器學習的子集。

剛才說到分類任務，分類的依據是「特徵」。那麼這個特徵從哪來？大部分情況下，還是人工提取的。比如一副圖片上寫著「茴」，把每個像素點展開成一列，有字的地方是黑點(1)，沒字的地方是白點(0)，這一列0101就是一幅圖的特徵。

當然這樣其實破壞了圖片原有的空間結構，而卷積神經網路可以保留高維特徵映射。

7 統計分析

在這一堆妖艷賤詞裡面，「統計分析」就像你中學時的暗戀對象，人彈如菊。

想知道什麼是「統計分析」嗎？想重溫校園春色嗎？

請看高中數學必修三。

有些同學說這太生硬了，不接地氣！都是理論！

其實很多東西學會以後，你才能慢慢體會到它的萬般好：

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你慢慢感受一下。