人工智能與機器學習

徐躍勇

人工智能是當今的一個熱點話題。人工智能與機器學習有什么關系？機器是如何進行深度學習的呢？我們一起來了解一下人工智能與機器學習，揭開人工智能的神秘面紗。

機器學習是一種試圖讓計算機像人類一樣學習獲得知識與技能，并像人類一樣感知世界、認識世界的技術。

小孩在成長過程中，通過接觸外部世界，形成對各類事物的認知，例如，當有人跟你提到狗時，你的頭腦會想到什么？你的大腦會有一個狗的特征模型，那么我們經過什么樣的過程才能在大腦中形成狗的特征模型呢？腦科學家們進行了大量的研究，試圖揭開人腦活動的秘密。但到目前為止，對人類的大腦，我們知道的還很少。關于人是如何學習的問題，科學家們看法各異。我們試圖從小孩認識狗的過程描繪人類學習的過程模型，以便于理解機器學習的過程。但它還僅僅是一個建立在現有認識水平上的推測模型，人類學習的科學描述需要青年們在未來的研究中去探索。

計算機“能聽會看”源于機器具備了學習能力。計算機也能通過對某一對象的圖片、聲音、文字等內容學習，建立起對該對象的特征模型。計算機建立某一對象的特征模型需要大量技術與方法的支持才能實現。計算機不同于人，并不能自己形成動物的外貌特征模型。我們必須提前設計和開發狗的外貌初始特征模型，然后利用大量的動物圖片對計算機中動物的外貌特征模型進行整合，最終計算機才能得到狗的外貌特征模型。

筆者所在的學校于2020年9月創建了人工智能實驗室，該人工智能實驗室采用的是Intel的機器人，該機器人采用的是linux操作系統，使用python軟件編程，自帶小電腦，可以直接在機器人上調試操作，也可以遠程操作。該機器人能夠自主學習，通過識別二維碼、實物就可以辨別不同的東西，并能自主導航，還能夠對人體結構進行辨別，可用于人臉識別，可以進行二次開發。

人工智能就是通過大量的數據模型的訓練，能對未知的事件進行決策和預測，所以具備了一定的人的“智能”。

一、機器學習算法與傳統基于規則的區別

機器學習與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟件程序不同，傳統解決問題方式的代碼是邏輯判斷，通過制定邏輯規則來解決問題，不具備智能。機器學習則是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。

二、什么時候該使用機器學習

機器學習可以使機器變得智能起來，那么我們應該在什么情況下使用機器學習呢？當一個問題的解決方案很復雜，或者問題可能涉及大量的數據卻沒有明確的數據分布函數的時候可以使用機器學習。比如，我們沒有辦法通過以往的編程方式讓計算機去識別人臉，也沒有辦法給時刻變化的問題進行編程，像生產線上的瑕疵檢測，股票或者彩票這種數據跟隨時間變化的問題，通過硬編碼進行解決效果不好，通常這些問題我們需要通過機器學習來解決，使預測效果更優。

三、機器學習解決的主要問題

機器學習可以解決很多問題，總結有以下幾個最經典的類型：

（1）分類問題：通過數據訓練，讓機器能夠認識新東西。比如手寫數字、人臉識別、物體識別等。

（2）回歸問題：通過模型訓練，對未知結果進行預測。比如股票預測、房價預測等，通過回歸模型可以預測未來房價或者股票走勢。

（3）聚類問題：類似分類問題，但是也有很大的區別。分類問題，對于訓練和測試的數據類型、數量、名稱都是確定的。聚類問題不清楚具體的類型數量以及名稱，需要根據經驗來分類。常見應用如照片分類等，可以把模糊照片、風景照、人像照形成單獨相冊。

四、機器學習分類

機器學習是一個很復雜的學科，下面又分為監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。監督學習、無監督學習和半監督學習是根據訓練數據的標簽來分的，每一個樣本數據都有對應的標簽。無監督學習則是沒有對應的標簽，例如聚類問題，有一堆圖片，但是沒有標簽，通過模型訓練，可以將這堆圖片根據規則分成兩類、三類或者多類，但是每類結果標簽不知道。而半監督學習介于監督學習和無監督學習之間，訓練的樣本只有部分有對應的標簽。強化學習跟標簽沒有關系，強化學習主要是通過智能體狀態改變后環境反饋的獎勵信息去進行訓練。有了大致了解后，我們對每種類型再做一個詳細的介紹。

如有三個樣本，分別是蘋果、梨和香蕉，通過監督學習算法進行模型訓練，如果拿一個新的蘋果，只要符合蘋果的特征，就能進行正確的分類。

計算機進行監督學習形成狗的外貌特征模型需要以下三個核心環節。

（1）準備數據。需要準備大量用于訓練的狗外貌特征模型的圖片。

（2）訓練模型。當我們把大量的圖片輸入計算機的同時，還要把每張圖片標記為“是狗”，計算機會把“是狗”這種標記對應到所有輸入的圖片上。這些標記過的圖片形成了狗的特征模型訓練數據。計算機提取訓練數據的特征，并且建立特征和標記之間的關系：具有這些特征的圖片是狗的圖片。給計算機輸入圖片數據并標記“是狗”的過程就是監督學習的過程。

（3）驗證模型。模型訓練完成后，我們再給計算機輸入不做任何標記的圖片數據。這些不做標記的圖片數據叫做測試數據。計算機提取測試數據特征，然后與最近一次的狗的外貌特征模型進行對比，判斷新輸入圖片的特征是否在狗的外貌特征模型識別的范圍內，根據對比結果輸出是否是狗的判斷。我們根據計算機的判斷結果做出狗的特征模型是否訓練成功的結論。

1.監督學習

監督學習主要應用在回歸問題和分類問題上，回歸反映了樣本數據的屬性值特性，也就是通過函數來表達樣本數據與標簽的依賴關系。如可以根據以往每周的股票收益來預測下周的股票收益等。分類主要是將樣本數據映射到某個給定的類別中，比如給機器10張貓的照片，告訴機器這是貓，以后機器再遇到貓的時候，就能通過模型得出是貓的結論。再如，根據道路車流量等交通數據的分析對明天交通情況預測。通過比較10元代金券或者75折消費哪個更優惠，可以判斷哪種方式更吸引顧客。

2.無監督學習

無監督學習只有樣本，沒有標簽，而如何進行分類需要人為指定，訓練是通過樣本內部特征的相似性。

比如不同年齡段男女進行游戲充值的情況，我們根據數據分成兩類，模型可根據性別信息，或者年齡信息進行分類。

無監督學習通常用來解決聚類問題，如，哪些觀眾喜歡同一類電影，會根據觀眾觀看電影的信息，對觀眾進行分類。

3.半監督學習

半監督學習樣本只有部分標簽，比如有一萬張貓的圖片，一萬張狗的圖片，但是貓跟狗的標簽都不完全，貓可能有400張圖片有對應的標簽，狗有600張圖片有標簽，通過對有標簽的樣本進行訓練，得出模型之后，用這個模型去預測沒有標簽的圖片，然后將預測的結果作為偽標簽再去進行后續的訓練。

4.強化學習

強化學習，又稱再勵學習、評價學習或增強學習，是機器學習的范式和方法論之一，用于描述和解決智能體在與環境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或實現特定目標的問題。

強化學習可以讓機器能夠像人一樣通過不斷地試錯積累經驗。比如自動駕駛的汽車，在遇到黃燈閃爍的情況下，是剎車還是加速通過？可能經過無數次的嘗試以及獎懲機制，可以得出結論：剎車比較安全。

五、機器學習基礎算法及相應軟、硬件

機器學習現在已經有了很多算法，這些算法在應用領域都取得了非常好的效果。

1.機器學習軟件及發展

機器學習中需要對大量數據進行處理和計算，比如復雜的神經網絡中可能需要計算十幾萬個權重參數，同時機器學習的很多算法已經很成熟了，在簡單的一些應用上，可以直接使用，這會導致一些算法寫很多次。為了避免這些情況，很多大公司都推出了自己的機器學習框架，這些框架中集成了很多機器學習算法，我們只需要調用傳遞參數就可以了。

人工神經網絡和深度學習是實現機器學習的技術。

人體內有大量的神經網絡，也叫神經元。神經細胞通過相互聯系構成了一個功能強大、結構復雜的信息處理系統——人體神經系統。人們能夠思考并從事各種很難的工作，就是因為我們身體內部有許多微小的神經細胞，它起著很大的作用。

科學家受人體神經細胞的啟發，把每個神經細胞抽象成一個叫作神經元模型的基本信息單元，把許多這樣的信息單元按一定的層次結構連接起來，就得到人工神經網絡。但人工神經網絡的信息處理能力距離人體神經系統處理信息能力相差甚遠。人工神經網絡的種類很多，有卷積神經網絡和循環神經網絡等，不同的算法其實現用途是不同的。

2.人工智能軟件（庫，框架）

框架將參數計算，神經網絡搭建等變成了簡單函數，大大降低了人工智能的開發難度，使不具備很專業的人工智能知識的人也能借助框架快速搭建自己的神經網絡。

3.機器學習、深度學習硬件

人工智能第一次浪潮因為計算機算力的問題而終止。但是現在，我們有高性能的CPU、GPU、FPGA芯片以及AI專用的芯片組件。這些硬件設備保證了人工智能的硬件環境。如GPU提供了快速的浮點運算，可以大大縮短神經網絡訓練時間。

機器學習是人工智能領域的核心技術，是使計算機具有人工智能的重要方式。它已經應用在人工智能的各個領域。機器學習同時作為人工智能最有效的實現方式，已經在教育、醫療和工業等眾多領域得到了廣泛的應用。作為人工智能教師，我們要不斷學習人工智能的知識，充分了解并掌握好機器學習和深度學習模式，并應用于教育教學中，為教學服務。