【機器學習】新手必看的十種機器學習演算法

在神經網路的成功的帶動下，越來越多的研究人員和開發人員都開始重新審視機器學習，開始嘗試用某些機器學習方法自動解決可以輕鬆採集資料的問題。然而，在眾多的機器學習演算法中，哪些是又上手快捷又功能強大、適合新手學習的呢？Towards Data Science 上一篇文章就介紹了十種新手必看的機器學習演算法，AI 科技評論全文編譯如下。

機器學習領域有一條“沒有免費的午餐”定理。簡單解釋下的話，它是說沒有任何一種演算法能夠適用於所有問題，特別是在監督學習中。

例如，你不能說神經網路就一定比決策樹好，反之亦然。要判斷演算法優劣，資料集的大小和結構等眾多因素都至關重要。所以，你應該針對你的問題嘗試不同的演算法。然後使用保留的測試集對效能進行評估，選出較好的演算法。

當然，演算法必須適合於你的問題。就比如說，如果你想清掃你的房子，你需要吸塵器，掃帚，拖把。而不是拿起鏟子去開始挖地。

大的原則

不過，對於預測建模來說，有一條通用的原則適用於所有監督學習演算法。

機器學習演算法可以描述為學習一個目標函式 f，它能夠最好地對映出輸入變數 X 到輸出變數 Y。有一類普遍的學習任務。我們要根據輸入變數 X 來預測出 Y。我們不知道目標函式 f 是什麼樣的。如果早就知道，我們就可以直接使用它，而不需要再通過機器學習演算法從資料中進行學習了。

最常見的機器學習就是學習 Y=f(X) 的對映，針對新的 X 預測 Y。這叫做預測建模或預測分析。我們的目標就是讓預測更加精確。

針對希望對機器學習有個基本瞭解的新人來說，下面將介紹資料科學家們最常使用的 10 種機器學習演算法。

1. 線性迴歸

線性迴歸可能是統計和機器學習領域最廣為人知的演算法之一。

以犧牲可解釋性為代價，預測建模的首要目標是減小模型誤差或將預測精度做到最佳。我們從統計等不同領域借鑑了多種演算法，來達到這個目標。

線性迴歸通過找到一組特定的權值，稱為係數 B。通過最能符合輸入變數 x 到輸出變數 y 關係的等式所代表的線表達出來。

線性迴歸

例如：y = B0 + B1 * x 。我們針對給出的輸入 x 來預測 y。線性迴歸學習演算法的目標是找到 B0 和 B1 的值。

不同的技巧可以用於線性迴歸模型。比如線性代數的普通最小二乘法，以及梯度下降優化演算法。線性迴歸已經有超過 200 年的歷史，已經被廣泛地研究。根據經驗，這種演算法可以很好地消除相似的資料，以及去除資料中的噪聲。它是快速且簡便的首選演算法。

2. 邏輯迴歸

邏輯迴歸是另一種從統計領域借鑑而來的機器學習演算法。

與線性迴歸相同。它的目的是找出每個輸入變數的對應引數值。不同的是，預測輸出所用的變換是一個被稱作 logistic 函式的非線性函式。

logistic 函式像一個大 S。它將所有值轉換為 0 到 1 之間的數。這很有用，我們可以根據一些規則將 logistic 函式的輸出轉換為 0 或 1（比如，當小於 0.5 時則為 1）。然後以此進行分類。

邏輯迴歸

正是因為模型學習的這種方式，邏輯迴歸做出的預測可以被當做輸入為 0 和 1 兩個分類資料的概率值。這在一些需要給出預測合理性的問題中非常有用。

就像線性迴歸，在需要移除與輸出變數無關的特徵以及相似特徵方面，邏輯迴歸可以表現得很好。在處理二分類問題上，它是一個快速高效的模型。

3. 線性判別分析

邏輯迴歸是一個二分類問題的傳統分類演算法。如果需要進行更多的分類，線性判別分析演算法（LDA）是一個更好的線性分類方法。

對 LDA 的解釋非常直接。它包括針對每一個類的輸入資料的統計特性。對於單一輸入變數來說包括：

1. 類內樣本均值

2. 總體樣本變數

線性判別分析

通過計算每個類的判別值，並根據最大值來進行預測。這種方法假設資料服從高斯分佈（鐘形曲線）。所以它可以較好地提前去除離群值。它是針對分類模型預測問題的一種簡單有效的方法。

4. 分類與迴歸樹分析

決策樹是機器學習預測建模的一類重要演算法。

可以用二叉樹來解釋決策樹模型。這是根據演算法和資料結構建立的二叉樹，這並不難理解。每個節點代表一個輸入變數以及變數的分叉點（假設是數值變數）

決策樹

樹的葉節點包括用於預測的輸出變數 y。通過樹的各分支到達葉節點，並輸出對應葉節點的分類值。

樹可以進行快速的學習和預測。通常並不需要對資料做特殊的處理，就可以使用這個方法對多種問題得到準確的結果。

5. 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯（Naive Bayes）是一個簡單，但是異常強大的預測建模演算法。

這個模型包括兩種概率。它們可以通過訓練資料直接計算得到：1）每個類的概率；2）給定 x 值情況下每個類的條件概率。根據貝葉斯定理，一旦完成計算，就可以使用概率模型針對新的資料進行預測。當你的資料為實數時，通常假設服從高斯分佈（鐘形曲線）。這樣你可以很容易地預測這些概率。

貝葉斯定理

之所以被稱作樸素貝葉斯，是因為我們假設每個輸入變數都是獨立的。這是一個強假設，在真實資料中幾乎是不可能的。但對於很多複雜問題，這種方法非常有效。

6. K 最近鄰演算法

K 最近鄰演算法（KNN）是一個非常簡單有效的演算法。KNN 的模型表示就是整個訓練資料集。很簡單吧？

對於新資料點的預測則是，尋找整個訓練集中 K 個最相似的樣本（鄰居），並把這些樣本的輸出變數進行總結。對於迴歸問題可能意味著平均輸出變數。對於分類問題則可能意味著類值的眾數（最常出現的那個值）。

訣竅是如何在資料樣本中找出相似性。最簡單的方法就是，如果你的特徵都是以相同的尺度（比如說都是英寸）度量的，你就可以直接計算它們互相之間的歐式距離。

K 最近鄰演算法

KNN 需要大量空間來儲存所有的資料。但只是在需要進行預測的時候才開始計算（學習）。你可以隨時更新並組織訓練樣本以保證預測的準確性。

在維數很高（很多輸入變數）的情況下，這種通過距離或相近程度進行判斷的方法可能失敗。這會對演算法的效能產生負面的影響。這被稱作維度災難。我建議你只有當輸入變數與輸出預測變數最具有關聯性的時候使用這種演算法。

7. 學習向量量化

K 最近鄰演算法的缺點是你需要儲存所有訓練資料集。而學習向量量化（縮寫為 LVQ）是一個人工神經網路演算法。它允許你選擇需要保留的訓練樣本個數，並且學習這些樣本看起來應該具有何種模式。

學習向量量化

LVQ 可以表示為一組碼本向量的集合。在開始的時候進行隨機選擇。通過多輪學習演算法的迭代，最後得到與訓練資料集最相配的結果。通過學習，碼本向量可以像 K 最近鄰演算法那樣進行預測。通過計算新資料樣本與碼本向量之間的距離找到最相似的鄰居（最符合碼本向量）。將最佳的分類值（或迴歸問題中的實數值）返回作為預測值。如果你將資料調整到相同的尺度，比如 0 和 1，則可以得到最好的結果。

如果你發現對於你的資料集，KNN 有較好的效果，可以嘗試一下 LVQ 來減少儲存整個資料集對儲存空間的依賴。

8. 支援向量機

支援向量機（SVM）可能是最常用並且最常被談到的機器學習演算法。

超平面是一條劃分輸入變數空間的線。在 SVM 中，選擇一個超平面，它能最好地將輸入變數空間劃分為不同的類，要麼是 0，要麼是 1。在 2 維情況下，可以將它看做一根線，並假設所有輸入點都被這根線完全分開。SVM 通過學習演算法，找到最能完成類劃分的超平面的一組引數。

支援向量機

超平面和最接近的資料點的距離看做一個差值。最好的超平面可以把所有資料劃分為兩個類，並且這個差值最大。只有這些點與超平面的定義和分類器的構造有關。這些點被稱作支援向量。是它們定義了超平面。在實際使用中，優化演算法被用於找到一組引數值使差值達到最大。

SVM 可能是一種最為強大的分類器，它值得你一試。

9. Bagging 和隨機森林

隨機森林是一個常用並且最為強大的機器學習演算法。它是一種整合機器學習演算法，稱作自舉匯聚或 bagging。

bootstrap 是一種強大的統計方法，用於資料樣本的估算。比如均值。你從資料中採集很多樣本，計算均值，然後將所有均值再求平均。最終得到一個真實均值的較好的估計值。

在 bagging 中用了相似的方法。但是通常用決策樹來代替對整個統計模型的估計。從訓練集中採集多個樣本，針對每個樣本構造模型。當你需要對新的資料進行預測，每個模型做一次預測，然後把預測值做平均得到真實輸出的較好的預測值。

隨機森林

這裡的不同在於在什麼地方建立樹，與決策樹選擇最優分叉點不同，隨機森林通過加入隨機性從而產生次優的分叉點。

每個資料樣本所建立的模型與其他的都不相同。但在唯一性和不同性方面仍然準確。結合這些預測結果可以更好地得到真實的輸出估計值。

如果在高方差的演算法（比如決策樹）中得到較好的結果，你通常也可以通過袋裝這種演算法得到更好的結果。

10. Boosting 和 AdaBoost

Boosting 是一種整合方法，通過多種弱分類器建立一種強分類器。它首先通過訓練資料建立一個模型，然後再建立第二個模型來修正前一個模型的誤差。在完成對訓練集完美預測之前，模型和模型的最大數量都會不斷新增。

AdaBoost 是第一種成功的針對二分類的 boosting 演算法。它是理解 boosting 的最好的起點。現代的 boosting 方法是建立在 AdaBoost 之上。多數都是隨機梯度 boosting 機器。

AdaBoost

AdaBoost 與短決策樹一起使用。當第一棵樹建立之後，每個訓練樣本的樹的效能將用於決定，針對這個訓練樣本下一棵樹將給與多少關注。難於預測的訓練資料給予較大的權值，反之容易預測的樣本給予較小的權值。模型按順序被建立，每個訓練樣本權值的更新都會影響下一棵樹的學習效果。完成決策樹的建立之後，進行對新資料的預測，訓練資料的精確性決定了每棵樹的效能。

因為重點關注修正演算法的錯誤，所以移除資料中的離群值非常重要。

結語

當面對各種機器學習演算法，一個新手最常問的問題是「我該使用哪個演算法」。要回答這個問題需要考慮很多因素：（1）資料的大小，質量和型別；（2）完成計算所需要的時間；（3）任務的緊迫程度；（4）你需要對資料做什麼處理。

在嘗試不同演算法之前，就算一個經驗豐富的資料科學家也不可能告訴你哪種演算法效能最好。雖然還有很多其他的機器學習演算法，但這裡列舉的是最常用的幾種。如果你是一個機器學習的新手，這幾種是最好的學習起點。

via towardsdatascience.com，AI 科技評論編譯

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機器學習中的模型評價、模型選擇與演算法選擇

本文轉載自“機器之心”

機器之心編譯

本論文回顧了用於解決模型評估、模型選擇和演算法選擇三項任務的不同技術，並參考理論和實證研究討論了每一項技術的主要優勢和劣勢。進而，給出建議以促進機器學習研究與應用方面的最佳實踐。

摘要：模型評估、模型選擇和演算法選擇技術的正確使用在學術性機器學習研究和諸多產業環境中異常關鍵。本文回顧了用於解決以上三項任務中任何一個的不同技術，並參考理論和實證研究討論了每一項技術的主要優勢和劣勢。進而，給出建議以促進機器學習研究與應用方面的最佳實踐。本文涵蓋了用於模型評估和選擇的常見方法，比如留出方法，但是不推薦用於小資料集。不同風格的bootstrap技術也被介紹，以評估效能的不確定性，以作為通過正態空間的置信區間的替代，如果bootstrapping在計算上是可行的。在討論偏差-方差權衡時，把leave-one-out交叉驗證和k折交叉驗證進行對比，並基於實證證據給出k的最優選擇的實際提示。論文展示了用於演算法對比的不同統計測試，以及處理多種對比的策略（比如綜合測試、多對比糾正）。最後，當資料集很小時，本文推薦替代方法（比如5×2cv交叉驗證和巢狀交叉驗證）以對比機器學習演算法。

1 簡介：基本的模型評估項和技術

機器學習已經成為我們生活的中心，無論是作為消費者、客戶、研究者還是從業人員，無論將預測建模技術應用到研究還是商業問題，我認為其共同點是：做出足夠好的預測。用模型擬合訓練資料是一回事，但我們如何瞭解模型的泛化能力？我們如何確定模型是否只是簡單地記憶訓練資料，無法對未見過的樣本做出好的預測？還有，我們如何選擇好的模型呢？也許還有更好的演算法可以處理眼前的問題呢？

模型評估當然不是機器學習工作流程的終點。在處理資料之前，我們希望事先計劃並使用合適的技術。本文將概述這類技術和選擇方法，並介紹如何將其應用到更大的工程中，即典型的機器學習工作流。

1.1 效能評估：泛化效能 vs. 模型選擇

讓我們考慮這個問題：「如何評估機器學習模型的效能？」典型的回答可能是：「首先，將訓練資料饋送給學習演算法以學習一個模型。第二，預測測試集的標籤。第三，計算模型對測試集的預測準確率。」然而，評估模型效能並非那麼簡單。也許我們應該從不同的角度解決之前的問題：「為什麼我們要關心效能評估呢？」理論上，模型的效能評估能給出模型的泛化能力，在未見過的資料上執行預測是應用機器學習或開發新演算法的主要問題。通常，機器學習包含大量實驗，例如超引數調整。在訓練資料集上用不同的超引數設定執行學習演算法最終會得到不同的模型。由於我們感興趣的是從該超引數設定中選擇最優效能的模型，因此我們需要找到評估每個模型效能的方法，以將它們進行排序。

我們需要在微調演算法之外更進一步，即不僅僅是在給定的環境下實驗單個演算法，而是對比不同的演算法，通常從預測效能和計算效能方面進行比較。我們總結一下評估模型的預測效能的主要作用：

• 評估模型的泛化效能，即模型泛化到未見過資料的能力；

• 通過調整學習演算法和在給定的假設空間中選擇效能最優的模型，以提升預測效能；

• 確定最適用於待解決問題的機器學習演算法。因此，我們可以比較不同的演算法，選擇其中效能最優的模型；或者選擇演算法的假設空間中的效能最優模型。

雖然上面列出的三個子任務都是為了評估模型的效能，但是它們需要使用的方法是不同的。本文將概述解決這些子任務需要的不同方法。

我們當然希望儘可能精確地預測模型的泛化效能。然而，本文的一個要點就是，如果偏差對所有模型的影響是等價的，那麼偏差效能評估基本可以完美地進行模型選擇和演算法選擇。如果要用排序選擇最優的模型或演算法，我們只需要知道它們的相對效能就可以了。例如，如果所有的效能評估都是有偏差的，並且低估了它們的效能（10%），這不會影響最終的排序。更具體地說，如果我們得到如下三個模型，這些模型的預測準確率如下：

M2: 75% > M1: 70% > M3: 65%,

如果我們新增了10%的效能偏差（低估），則三種模型的排序沒有發生改變：

M2: 65% > M1: 60% > M3: 55%. 

但是，注意如果最佳模型（M2）的泛化準確率是65%，很明顯這個精度是非常低的。評估模型的絕對效能可能是機器學習中最難的任務之一。

圖 2：留出驗證方法的圖示。

2 Bootstrapping和不確定性

本章介紹一些用於模型評估的高階技術。我們首先討論用來評估模型效能不確定性和模型方差、穩定性的技術。之後我們將介紹交叉驗證方法用於模型選擇。如第一章所述，關於我們為什麼要關心模型評估，存在三個相關但不同的任務或原因。

• 我們想評估泛化準確度，即模型在未見資料上的預測效能。

• 我們想通過調整學習演算法、從給定假設空間中選擇效能最好的模型，來改善預測效能。

• 我們想確定手頭最適合待解決問題的機器學習演算法。因此，我們想對比不同的演算法，選出效能最好的一個；或從演算法的假設空間中選出效能最好的模型。

圖 3：偏差和方差的不同組合的圖示。

圖 4：在MNIST資料集上softmax分類器的學習曲線。

圖 5：二維高斯分佈中的重複子取樣。

3 交叉驗證和超引數優化

幾乎所有機器學習演算法都需要我們機器學習研究者和從業者指定大量設定。這些超引數幫助我們控制機器學習演算法在優化效能、找出偏差方差最佳平衡時的行為。用於效能優化的超引數調整本身就是一門藝術，沒有固定規則可以保證在給定資料集上的效能最優。前面的章節提到了用於評估模型泛化效能的留出技術和bootstrap技術。偏差-方差權衡和計算效能估計的不穩定性方法都得到了介紹。本章主要介紹用於模型評估和選擇的不同交叉驗證方法，包括對不同超引數配置的模型進行排序和評估其泛化至獨立資料集的效能。

本章生成影像的程式碼詳見：https://github.com/rasbt/model-eval-article-supplementary/blob/master/code/resampling-and-kfold.ipynb。

圖 11：logistic 迴歸的概念圖示。

我們可以把超引數調整（又稱超引數優化）和模型選擇的過程看作元優化任務。當學習演算法在訓練集上優化目標函式時（懶惰學習器是例外），超引數優化是基於它的另一項任務。這裡，我們通常想優化效能指標，如分類準確度或接受者操作特徵曲線（ROC曲線）下面積。超引數調整階段之後，基於測試集效能選擇模型似乎是一種合理的方法。但是，多次重複使用測試集可能會帶來偏差和最終效能估計，且可能導致對泛化效能的預期過分樂觀，可以說是「測試集洩露資訊」。為了避免這個問題，我們可以使用三次分割（three-way split），將資料集分割成訓練集、驗證集和測試集。對超引數調整和模型選擇進行訓練-驗證可以保證測試集「獨立」於模型選擇。這裡，我們再回顧一下效能估計的「3個目標」：

• 我們想評估泛化準確度，即模型在未見資料上的預測效能。

• 我們想通過調整學習演算法、從給定假設空間中選擇效能最好的模型，來改善預測效能。

• 我們想確定最適合待解決問題的機器學習演算法。因此，我們想對比不同的演算法，選出效能最好的一個，從演算法的假設空間中選出效能最好的模型。

圖 12：超引數調整中三路留出方法（three-way holdout method）圖示。

圖 13：k折交叉驗證步驟圖示。

圖 16：模型選擇中k折交叉驗證的圖示。

論文：Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning

論文連結：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf

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機器學習/深度學習Elements之線性代數 | 知識圖譜 | 基本功 | 解讀技術

九三智慧控

懶人閱讀：線性代數是機器學習/深度學習的基石，絕對繞不開。深度學習本質上是通過資料對映規律，對映的過程就是資料在“空間”中的變換，變換遵循的基本法則就是線性代數所描述的內容。因此，線代之於深學，就像加減乘數之於幾何（不一定恰當）。

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機器學習/深度學習與線性代數的關係

。九三一言以蔽之：想要ML/DL，線性代數必要先行。深度學習本質上是通過資料對映規律，對映的過程就是資料在“空間”中的變換，變換遵循的基本法則就是線性代數所描述的內容。因此，線代之於深學，就像加減乘數之於幾何（不一定恰當）。

。機器學習和深度學習：機器學習是AI的一種方式，深度學習又是機器學習一條技術路徑，深度學習本質上是通過資料對映規律。

。線性代數（Linear Algebra）的重要性：瑞典數學家Lars Garding在其名著Encounter with Mathematics中說：“如果不熟悉線性代數的概念，要去學習自然科學，現在看來就和文盲差不多。然而“按照現行的國際標準，線性代數是通過公理化來表述的，它是第二代數學模型，這就帶來了教學上的困難。”

。重溫線代的本質及意義：“高等數學是研究運動的數學”（重溫微積分）。首先有空間，空間可以容納物件運動的。一種空間對應一類物件。有一種空間叫線性空間，線性空間是容納向量物件運動的。運動是瞬時的，因此也被稱為變換。矩陣是線性空間中運動（變換）的描述。矩陣與向量相乘，就是實施運動（變換）的過程。同一個變換，在不同的座標系下表現為不同的矩陣，但是它們的本質是一樣的，所以本徵值相同。

      線性空間裡的基本物件是向量。矩陣是一組向量組成的。特別的，n維線性空間裡的方陣是由n個n維向量組成的。矩陣是線性空間裡的變換的描述。在一個線性空間中，只要我們選定一組基（座標系），那麼對於任何一個線性變換，都能夠用一個確定的矩陣來加以描述。對座標系施加變換的方法，就是讓表示那個座標系的矩陣與表示那個變化的矩陣相乘。

      因此，九三個人理解：線性代數的意義是建立了描述空間運動的基本方法和規則；本質是描述空間、變換中元素、規則的數學語言。

更多詳細論述見smallroof關於線性代數的本質：http://blog.csdn.net/myan/article/details/647511

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ML/DL必備的線代基礎知識圖譜

九三根據Ian的《深度學習》整理了線性代數的知識圖譜，大家可以按圖索驥。

      這裡不去贅述每一個公式如何推導，但是核心必須要記住：線性代數是空間變換法則的描述。就好像上路開車的交通規則一樣，必須要知道行駛規則，否則怎麼開車上路呢？

       詳細閱讀建議參考：Ian的《深度學習》聖經（下載地址：九三智慧控公眾號回覆：20171223），第二章對線代基礎知識有具體描述，更加深度的學習可以見下一章的資料分享。

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資源分享

。可汗學院公開課（力薦）：線性代數：http://open.163.com/special/Khan/linearalgebra.html

。MIT Strang的線性代數公開課：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html，同時推薦他的兩本教材（號稱北美最流行）：《Introduction to Linear Algebra》, 4th Edition by Gilbert Strang, 《Linear Algebra and Its Applications》, 4th Edition by Gilbert Strang

。俄羅斯的Igor R. Shafarevich 的 《Linear Algebra and Geometry》，這本書把線性代數的幾何本質描述地非常清晰。

參考資料

smallroof：線性代數的本質：http://blog.csdn.net/myan/article/details/647511

Ian Goodfellow：深度學習

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

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