Python 3 破冰人工智慧，你需要掌握一些數學方法

為什麼要把數學建模與當今火熱的人工智慧放在一起？

首先，數學建模在字面上可以分解成數學+建模，即運用統計學、線性代數和積分學等數學知識，構建演算法模型，通過模型來解決問題。數學建模往往是沒有對與錯，只有“更好”（better），就好像讓你評價兩個蘋果哪個更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，沒有對與錯。

人工智慧（Artificial Intelligence, AI），你可以將其理解為是一種“黑科技”，人類通過它，讓計算機能夠“更好”地像人一樣思考。可以說“演算法模型”是人工智慧的“靈魂”，沒有演算法模型，一切都是“水中月”“鏡中花”！

因此，《Python 3破冰人工智慧》將從數學建模入手，由淺入深地為讀者揭開AI的神祕面紗。

掃碼檢視書籍詳情

 

數學建模簡介

 

數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐。即通過抽象、簡化、假設、引進變數等處理過程，將實際問題用數學方式表達，建立起數學模型，然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解。數學建模可以通俗地理解為數學+建模，即運用統計學、線性代數，積分學等數學知識，構建數學模型，通過模型解決問題。

按照傳統定義，數學模型是對於一個現實物件，為了一個特定目的（實際問題），做出必要的簡化假設（模型假設），根據物件的內在規律（業務邏輯、資料特徵），運用適當的數學工具、計算機軟體，得到的一個數學結構。

亞里士多德說，“智慧不僅僅存在於知識之中，而且還存在於應用知識的能力中”。數學建模就是對數學知識最好的應用，通過數學建模，你會發現，生活中很多有意思的事情都可以靠它來解決，其流程如圖1-1所示。

      

▲圖1-1　數學建模流程

 

人工智慧簡介

 

對於普通大眾來說，可能是近些年才對其有所瞭解，其實人工智慧在幾十年以前就被學者提出並得到一定程度的發展，伴隨著大資料技術的迅猛發展而被引爆。

（1）人工智慧的誕生

最初的人工智慧其實是20世紀30至50年代初一系列科學研究進展交匯的產物。1943年，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和瓦爾特·皮茨（Walter Pitts）首次提出“神經網路”概念。1950年，阿蘭·圖靈（Alan Turing）提出了著名的“圖靈測試”，即如果一臺機器能夠與人類展開對話（通過電傳裝置）而不能被辨別出其機器身份，那麼稱這臺機器則具有智慧。直到如今，圖靈測試仍然是人工智慧的重要測試手段之一。1951年，馬文·明斯基（Marvin Minsky）與他的同學一起建造了第一臺神經網路機，並將其命名為 SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）。不過，這些都只是前奏，一直到1956年的達特茅斯會議，“Artificial Intelligence”（人工智慧）這個詞才被真正確定下來，並一直沿用至今，這也是目前AI誕生的一個標誌性事件。

▲圖1-2  達特茅斯會議參會者50年後聚首照[1]

[1] 達特茅斯會議參會者50年後再聚首，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge和Ray Solomonoff（攝於2006年），圖片版權歸原作者所有。

在20世紀50年代，人工智慧相關的許多實際應用一般是從機器的“邏輯推理能力”開始著手研究。然而對於人類來說，更高階的邏輯推理的基礎是“學習能力”和“規劃能力”，我們現在管它叫“強化學習”與“遷移學習”。可以想象，“邏輯推理能力”在一般人工智慧系統中不能起到根本的、決定性的作用。當前，在資料、運算能力、演算法模型、多元應用的共同驅動下，人工智慧的定義正從用計算機模擬人類智慧，演進到協助引導提升人類智慧，如圖1-3所示。

      

▲圖1-3  下一代人工智慧
（圖片來源《新一代人工智慧發展白皮書》）

（2）人工智慧的概念

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，它是研究開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”，也可能超過人的智慧。

（3）人工智慧、機器學習、深度學習

下面我們來介紹下主要與人工智慧相關的幾個概念，要搞清它們的關係，最直觀的表述方式就是同心圓，如圖1-4所示，最先出現的是理念，然後是機器學習，當機器學習繁榮之後就出現了深度學習，今天的人工智慧大爆發是由深度學習驅動的。

▲圖1-4  AI、機器學習、深度學習的關係

人工智慧（AI）、機器學習（ML）、深度學習（DL）的關係為DL⊆ML⊆AI。

人工智慧，即AI是一個寬泛的概念，人工智慧的目的就是讓計算機能夠像人一樣思考。機器學習是人工智慧的分支，它是人工智慧的重要核心，是使計算機具有智慧的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域。深度學習是機器學習研究中的一個新領域，推動了機器學習的發展，並擴充了人工智慧的領域範圍。甚至有觀點認為，深度學習可能就是實現未來強AI的突破口。

可以把人工智慧比喻成孩子大腦，機器學習是讓孩子去掌握認知能力的過程，而深度學習是這個過程中很有效率的一種教學體系。

因此可以這樣概括：人工智慧是目的、結果；深度學習、機器學習是方法、工具。

本書講解了人工智慧、機器學習、深度學習的相關應用，它們之間的關係，常見的機器學習演算法等知識，希望你通過對本書的學習，深刻理解這些概念，並可以輕而易舉地給別人講解。

 

數學建模與人工智慧關係

 

無論是數學建模還是人工智慧，其核心都是演算法，最終的目的都是通過某種形式來更好地為人類服務，解決實際問題。在研究人工智慧過程中需要數學建模思維，所以數學建模對於人工智慧非常關鍵。

下面通過模擬一個場景來了解人工智慧與數學建模之間的關係。

 

▲圖1-5   AI 機器人     

某患者到醫院就診，在現實生活中，醫生根據病人的一系列體徵與症狀，判斷病人患了什麼病。醫生會親切地詢問患者的症狀，通過各種專項檢查，最後進行確診。在人工智慧下，則考慮通過相應演算法來實現上述過程，如德國的輔助診斷產品Ada學習了大量病例來輔助提升醫生診病的準確率。

情景①：如果用數學建模方法解決，那麼就通過演算法構建一個恰當的模型，也就是通過圖1-1所示的數學建模流程來解決問題。

情景②：如果用人工智慧方法解決，那麼就要製造一個會診斷疾病的機器人。機器人如何才能精準診斷呢？這就需要利用人工智慧技術手段，比如採用一個“人工智慧”演算法模型，可能既用了機器學習演算法，也用了深度學習演算法，不管怎樣，最終得到的是一個可以落地的疾病預測人工智慧解決方案。讓其具有思考、聽懂、看懂、邏輯推理與運動控制能力，如圖1-5所示。

通過上面的例子可以看出，人工智慧離不開數學建模。在解決一個人工智慧的問題過程中，我們將模型的建立與求解進行了放大，以使其結果更加精準，如圖1-6所示。

      

▲圖1-6  AI下對數學建模的流程修正

可見，從數學建模的角度去學習人工智慧不失為一種合適的方法。

掃碼檢視書籍詳情

編輯推薦：

• 數學基礎：從歷年數學建模競賽入手，解讀人工智慧中的數學方法。

• 程式設計實踐：100餘個程式碼例項，全面講解網路爬蟲、資料儲存與資料分析等內容。

• 演算法應用：實戰案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智慧演算法特性及其應用場景。

本書創新性地從數學建模競賽入手，深入淺出地講解了人工智慧領域的相關知識。本書內容基於Python 3.6，從人工智慧領域的數學出發，到Python在人工智慧場景下的關鍵模組；從網路爬蟲到資料儲存，再到資料分析；從機器學習到深度學習，涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。 

這幾個Python技能實戰，能讓你少些1000行程式碼！

https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=cxrs_bw

此外，本書還提供了近140個程式碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了演算法特性，個別案例演算法來自於工作經驗總結，力求幫助讀者學以致用。

掃碼購買