人工智能算法简介

如果你想学习人工智能算法，那么你的准备知识应该包括一些编程知识，线性代数和对概率的理解．然而今天我们的主题不在这里，我们要给大家简要介绍人工智能的能做什么事情．人工智能的范围非常广泛,从人工智能的历史，搜索算法的建立，设计游戏,解决游戏难题，到限制条件问题都值得学习.　机器学习算法是人工智能里的核心．人工智能可广泛应用在自然语言处理，机器人学，机器视觉，语音分析，量化交易等等领域. 用Python语言编程来解决人工智能问题是一个值得学习的技术．下面分别介绍一下各种常见算法．

 

   最基本的算法就是搜索．有许多中搜索方法可以使用比如盲目搜索（uninformed search) ,　提示性搜索(又叫启发性搜索）, 对抗搜索(游戏)等．第二类话题就是马科夫决策过程和强化学习. 它们有一系列的应用，如自然语言处理，机器人，机器视觉等.　现在我们一一讨论人工智能里的各个话题．

 

   先来看理性智能代理机.　我们研究人工智能的目的是设计智能的代理，它们可以感知其环境并且作用到环境上，从而实现其目标或者任务．一个代理可以视为一个函数F(x), 该函数从感知到的环境映射到一个作用在环境上的动作. 理性代理机，就是做正确的事情的代理．何为正确的事呢？就是代理机的表现达到最优，即所谓性能度量(performance measure)最大化．人工智能(AI)在给定的计算条件下，使得性能度量达到最大化．这就是AI的目的．要使得性能度量最大，可以从硬件和软件两方面优化改进，我们这里只讨论软件方面．

 

   搜索代理 search agents可以帮助我们从已知点出发找到目标点．典型的例子是走迷宫，从某个给定起点和终点，找出一条路线使得我们能从起点到达终点.　代理会思考为了达到目的该如何做．

 

   代理要做的就是定义出到达目标点的动作或动作序列（路径）.一条路径会有不同的代价和深度（此处指的是通过该路径找到的解在搜索树中的深度）.　最常见搜索方法可分为有两大类. 盲目搜索并不用某领域的知识，它包括的技术有广度优先搜索，深度优先搜索，均匀代价搜索等．　启发式搜索运用了一些如何更快地到达目标的经验法则或启发式信息，这类搜索法包括贪婪搜索法,　 A*搜索法, 等等.　搜索算法的例子包括八皇后问题．八皇后问题是指，我们在64个格子的国际象棋棋盘上适当地放置８个皇后，使得它们横向，纵向，对角向都不＂共线＂．

 

   这就是要从约百万亿种可能的状态中，搜索出满足以上约束条件的状态来．另一个典型的搜索算法的例子就是路线搜索．　给定包含一些城市的地图，地图可以用图结构来表示：城市用结点表示，城市之间的可能的路线用线表

示．两座城市之间的距离标记在它们的连线上．假设你想要从北京到马尔代夫．要达到此目的，你有不同的路线可走．搜索代理的目的就是为了探索这些可能性，并找出最好的路线．不同的路线需要不同的花费，花费可以用这些连线的长度(比如，单位为千米的数)　这里，搜索代理的角色其实就是找到从北京到马尔代夫的路线，同时找出最好的路线．

 

​   AI的另一个重要话题是对抗搜索，或称游戏．实际上，已经有一些游戏可以用AI解决.我们看到国际象棋，象棋以及智力问答竞赛等等.　基本思想就是设计代理来玩游戏，并且与对手对抗.　这里面的重要概念包括**mini max 算法**, **alpha beta pruning** and **随机游戏**.　这里略过．

 

​   机器学习是当今AI的必然趋势．根据机器学习的杰出专家Tom Riccio所说，机器学习是关于如何创建能从数据和观测中提高我们的经验的计算机程序.　你想要能教计算机如何学习并如何提高经验．这是机器学习之核心．机器学习主要可分为监督学习，非监督学习，聚类，降维和强化学习等．

 

​   当你有标签时，那么你在做的就是监督学习．这些标签可以是任意连续的数值，也可以是离散的值（如文本）．如果标签只能取两个值，那么我们就在讨论二进制分类．我们想要建立的是一个函数，给定一个输入集合或是实例的描述，得出输出集合.　例如，假设我们有银行顾客的信息：他们的年龄，性别，职位，工资等等.　对每个顾客，我们有一个标签：是否有信用卡．又如，电子邮件是否是垃圾邮件也属于标签的例子．这样例子还有很多.　因此，我们有所谓的正例子和负例子．它们可以分别用1,０表示. 如何找出分开这两类特征的边界往往是这类问题的目标．这是监督学习的典型例子．因为已经告诉了我们谁是正例子，谁是负例子了，所以称之为监督学习．监督学习包括分类，k近邻预测，神经网络，线性回归，boosting等等方法．

 

​   第二类学习，就是非监督学习(unsupervised).　非监督学习中，我们不必为实例做标签.　也就是说，我们的数据集中的实例是没有标签的．例如，我们有人口或顾客的数据，却没有任何类型的标签与之相联系．因此，这里的要解决的问题就是：给定这些数据点，我们能否找出这些实例的数据点的聚类(clusters)吗?　我们要寻找一个函数F用以把输入集合X映射到聚类的集合．这完全是非监督的算法．关于非监督学习，我们有很多不同的方法来实现之．最主要的为K均值聚类．

 

​   约束问题其实也是搜索问题，它不关注搜索的路径，而只关心目标．例如一个八皇后问题游戏.　一般地，问题用变量来表示，而不是用态来表示．约束问题(constraint satisfaction problem)的典型例子是数独游戏(Sudoku) . 例如，在一个9行9列的格子盘中，横向一排格子我们称为一行，纵向的一排格子称为一列．要达到的目标是各行的数字都只能取从１到9的数字，各列亦如此，且在９个３X３的小九格的数字也只能是从1到9的不重复的数字．你可以表示这个问题为一个CSP问题．每一个格子可视为一个变量．加在这些变量上的约束条件就是所有3X3格点内，所有行，所有列中的数字都只能是从1到9的不重复的数字．问题的解就是去寻找为变量赋值的方法，以满足这些约束条件．

 

​   人工智能的又一个重要领域是逻辑代理．在**逻辑代理**中，逻辑被用来构建我们所在的世界的模型．

 

   很早以前，布尔发明了propositional logic, 并且，一阶逻辑有一个固定的语法．通过句子的逻辑表达式，我们用符号和连接词(connectives)来为世界建立模型. 关于逻辑代理的实例，读者可参考本论坛Prolog相关文章．

 

​   在强化学习中，我们设计代理机在随机或特定环境中演化．代理从强化或延迟奖励中学习．它是除监督学习和非监督学习之外的又一类学习．它是一类用于在输出结果为随机值的决策问题中的学习方法,它包含了一个能连续计划，学习并影响其环境的代理机．强化学习的驱动力是最大化奖励．

 

​    人工智能可以用于自然语言处理，在这个领域我们关注计算机和人类语言之间的相互作用，我们关注视觉，感知于图像处理，并致力于建立AI机器视觉．这里的任务就是从任务中提取信息．这样的任务包括操纵，谈判，模式识别等．机器人学关注如何让人工智能代理机操纵物理世界．比如，实现自动驾驶，识别人脸，机器人的自我控制等．

    感谢源码时代教学讲师提供此文章！

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