人工智能（导论）

人工智能（Artificial Intelligence）

导论

1，概述

机器学习自动推理人工意识知识表示

语音，视觉，运动识别
人工智能 (Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并产生出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能的类型:弱人工智能:

包含基础的、特定场景下角色型的任务，如Siri等聊天机器人和AlphaGo等下棋机器人.强人工智能:

有两类，一类是类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。

另一类是非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式

图灵测试：1950年

判断机器是否能够思考的著名试验
存在的问题:

测试的非公平性

常识性问题计算机无法正确解答

结论:计算机很难通过测试

塞尔勒的中文屋思想:

证明通过图灵测试也不能证明计算机有人的智能

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2，历史

1956年 “Artificial Intelligence” 提出

萨缪尔应麦卡锡之邀参加达特茅斯会议，介绍机器学习工作。“Artificial lntelligence’这个词被首次提出

萨缪尔发明了“机器学习””这个词，将其定义为“不显式编程地赋予计算机能力的研究领域’

机器学习是抵达人工智能目标的一条路径费根鲍姆提出KE（knowledge engineering）知识工程是以知识为处理对象，研究知识系统的知识表示、处理和应用的方法和开发工具的学科

A1发展历程从以“推理”为重点到以“知识”为重点，田到以“学习”为重点。机器学习是可以自动“学习”的算法，即从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

人工智能 > 机器学习 > 深度学习(深层神经网络)

推理(联结学派) -> 知识（符号学派） -> 学习
在这里插入图片描述

3，研究作用

人类之所以能求解问题，是因为人类具有知识。

专家系统（expert system）：就是把有关领域专家的知识整理出来，让计算机利用这些知识求解专门领域的问题。（符号学派提出）

传统知识工程在规则明确、边界清晰、应用封闭的应用场景取得了巨大成功

自动定理证明

口定理证明的实质是证明由前提 P 得到结论 O 的永真性口1958年，王浩证明了有关命题演算的全部定理 (220条) 、谓词演算中150条定理的85%。口1965年鲁宾逊 (Robinson) 提出了归结原理，使机器定理证明成为现实。口我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法

人机博弈

AI能力开放

AIOPS

4，常用算法与学习库：

机器学习
通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。

在这里插入图片描述

数据足够大

模型：训练好参数的算法

参考资料：【机器学习】14种机器学习常见算法分类汇总！-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

Machine Learning: 十大机器学习算法 - 知乎 (zhihu.com)

监督学习算法 (Supervised Algorithms）:在监督学习训练过程中，可以由训练数据集学到或建立一个模式（函数 / learning model），并依此模式推测新的实例。该算法要求特定的输入/输出，首先需要决定使用哪种数据作为范例
决策树算法 Decision Tree
线性回归算法 Linear Regression
最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN)
朴素贝叶斯算法 Naive Bayes
无监督学习算法 (Unsupervised Algorithms):这类算法没有特定的目标输出，算法将数据集分为不同的组。
降维
聚类：把数据自动分配到不同的类别
强化学习算法 (Reinforcement Algorithms):强化学习普适性强，主要基于决策进行训练，算法根据输出结果（决策）的成功或错误来训练自己，通过大量经验训练优化后的算法将能够给出较好的预测。类似有机体在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。在运筹学和控制论的语境下，强化学习被称作“近似动态规划”（approximate dynamic programming，ADP）。
```
   策略迭代

   价值迭代

   蒙特卡罗算法

   时序差分算法
```

Python机器学习库—scikit

Scikit_learn: 机器学习python模块

pandas：数据处理工具

matplotlib：画图工具
深度学习库

TensorFlow: 这个名称源自框架核心组件“ Tensor”，它的英文含义是“张量”的意思。张量是矢量概念的推广，矢量是一阶张量，而标量是零阶张量，矩阵可视为二阶张量。
Keras
是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow,Theano 或者 CNTK, MXNet 作为后端运行。

Tensor 用作对模型优化更好因为空间更大

Keras更适合那些希望使用即插即用框架快速构建、训练和评估模型的开发人员适合对既有模型的检验

深度学习的核心是特征学习

推荐读物：《机器学习实战》《TensorFlow实战》