人工智能的初步认识（人工智能实战项目）

1.1 人工智能

     人工智能（Artificial Intelligence）就是让机器具有人类的一样的智慧，有人类的视觉、听觉、阅读、写作等能力。人类大脑是经过了上亿年的进化才形成的复杂结构，但我们至今仍然没有完全了解其工作机理。虽然随着神经科学、认知心理学等学科的发展，人们对大脑的结构有了初步的了解，但对大脑的智能究竟是怎么产生的还是未知。我们并不理解大脑的运作原理，以及如何产生意识、情感、记忆等功能．因此，通过“复制”人脑来实现人工智能在目前阶段还不切实际。

        阿兰·图灵（Alan Turing）  在1950 年发表了一篇有着重要影响力的论文《Computing Machinery and Intelligence》，阐述一种“智能机器”的可能性．由于“智能”一词比较难以定义，他提出一个著名测试，后人称之为图灵测试。

图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列的问答．如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这个计算机是智能的”．图灵测试是促使人工智能从哲学探讨到科学研究的一个重要因素，引导了人工智能的很多研究方向．

      我们要使得计算机能通过图灵测试，计算机就必须具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力．这样，人工智能就延伸出了很多不同的子学科，例如机器感知（计算机视觉、语音信息处理）、学习（模式识别、机器学习、强化学习）、语言（自然语言处理）、记忆（知识表示）、决策（规划、数据挖掘）等．所有这些研究领域都可以看成是人工智能的研究范畴。

      目前，人工智能的主要领域大体上可以分为以下几个方面：
1.感知：模拟人的感知能力，对外部刺激信息（视觉和语音等）进行感知和加工．主要研究领域包括语音信息处理和计算机视觉等．
2.学习：模拟人的学习能力，主要研究如何从样例或从与环境的交互中进行学习．主要研究领域包括监督学习、无监督学习和强化学习等．
3.认知：模拟人的认知能力，主要研究领域包括知识表示、自然语言理解、推理、规划、决策等．

 

1.2 机器学习

机器学习 是指从有限的观测数据中学习 （ 或 “ 猜 测”） 出具有一般性的规律 ， 并利用这些规律对未知数据进行预测的方法 ． 机器学习是人工智能的一个重要分支，并逐渐成为推动人工智能发展的关键因素． 传统的机器学习主要关注如何学习一个预测模型．一般需要首先将数据表示为一组特征，特征的表示形式可以是连续的数值、离散的符号或其他形式．然后将这些特征输入到预测模型，并输出预测结果．这类机器学习可以看作浅层学习．浅层学习的一个重要特点是不涉及特征学
习，其特征主要靠人工经验或特征转换方法来抽取．​​​​​​​

    在实际任务中使用机器学习模型一般会包含以下几个
   1. 数据预处理： 对原始形式的数据进行初步的数据清理（例如去掉一些冗余的数据特征等）和加工（对相关数值进行缩放和归一化等），并构建成可用于训练机器学习模型的数据集．
    2. 特征提取： 从数据的原始特征中提取一些对特定机器学习任务有用的价值高的特征．比如在图像分类中提取边缘特征、尺度不变特征、变换特征，在文本分类任务中去除停用词等．

    3.特征转换： 对特征进行进一步的加工，比如降维和升维． 降维包括特征 抽取和特征选择两种途径．常用的 特征转换方法有主成分分析、线性判 别分析等．

1.3 深度学习

      为了让机器学到更好的特性，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示（从底层特征，到中层特征，再到高层特征），从而最终提升预测模型的准确率．所谓“深度”是指原始数据进行非线性特征转换的次数．如果把一个表示学习系统看作一个有向图结构，深度也可以看作从输入节点到输出节点所经过的最长路径的长度．这样我们就需要一种学习方法可以从数据中学习一个“深度模型”，这就是深度学习．深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习到有效的特征表示．