AI是一個提升高階度的概念，真正的AI遠遠不是說說而已。筆者以AI演算法的經典問題為例，闡釋了問題的解決邏輯和辦法，展示了演算法的形成過程。

AI（Artificial Intelligence）人工智慧，可以說是最近比較火熱一個詞。就像曾經的網際網路概念一樣，任何一個專案只要和AI搭上邊，就似乎顯得非常高大上。

AI是一個領域，是一門學科，裡面涉及的知識非常多，僅我們大家能想到的AI應用，就能隨口說出數幾種，像NLP（NaturalLanguage Processing）自然語言處理，TTS（TextTo Speech）文字到語音，涉及的人機對話，語音合成；以及我們現在所用到的人臉識別，正在推廣的刷臉支付，家裡用的智慧掃地機器人；情景感知智慧傢俱、智慧金融。

無處不在的AI技術，同我們的生活息息相關，也在不斷影響著我們的生活。

AI概念本身不錯，如區塊鏈一樣，本身是一個很好的理念，但由於部分人過度投機，使得這個領域也存在著參差不齊，魚龍混雜的情況。

現實中存在這種情況：是個人，會寫個邏輯語句，就敢叫什麼人工智慧工程師，什麼演算法工程師；是個專案加一點點邏輯判斷，也敢叫人工智慧專案。

現狀比較浮躁，缺乏對科學基本的敬畏。

我們目前所見到的所謂的人工智慧的專案，大多是把市面上已經有的人工智慧服務，自己整合一下，包裝一下，用用而已。但如果真要形成核心產品，要有相當長的路要走，要投入巨大的人力物力財力。

試想，你做的所有的服務，都是其他廠家所提供的，自己沒有核心的技術，很容易受到其他廠商的控制，除非你將來做的產品可以被這些大廠收購。

但話說回來，做的產品沒有核心競爭力，只是整合別人的功能，是沒有什麼技術壁壘的，就更不要說形成自己的護城河了，很容易被模仿、超越。

所以，個人認為，人工智慧，最為基礎的還是演算法，要最最基礎的研究，涉及大量的計算機、心理學、運籌學等各學科領域的知識。

以文字轉語音為例，單純的一個字轉成語音，不是很難，但一長段話轉成很流暢的語音，並可以跟據不同人的音色來取樣和播放，這一個看似很小的功能，背後有著大量的研發人員。

人工智慧的核心，就是演算法，不同的演算法結合起來，像一個個DNA一樣，組成了人工智慧的應用。所以，今天我們就從一個最簡單的例子入手，從而開啟人工智慧最最基礎的演算法入門之旅。

一、問題場景

這個問題的確比較基礎，網上搜尋一下，會一有大堆這樣的文章。我自己也在網上看了一些，但發現網上探索出來的內容還是不是很好，有些程式碼還存在一些問題。不是很嚴謹。

這個世界上，指責別人最容易，認清自己最難。與其去吐槽別人，不如自己寫一個更好一點文章，分享給大家。

現在我們進入主題。

有3個美女和3個野人要過河，只有1條船，沒有船伕，這6個人都會划船。但這條船1次只能載兩個人，任何情況下，只要野人的數量大於美女的數量，美女就會被野人吃掉。也就是說，在河的兩岸，即河的左岸上和右岸上，野人的數量任何時候都不能大於美女的數量。

如何6個人能全部過河，並且美女安全（即不被野人吃掉）？

如果我們從邏輯上理解，其實就是各種方案的探索，最終試出一條可行的方案。

現狀，我們可以認為他們都在河的左岸，要到河的右岸：

美女1 美女2 美女3 ||河||

野人1 野人2 野人3 ||河||

第一步，兩個野人先一起到河的右岸，然後一個野人回來：

美女1 美女2 美女3 ||河||

野人2 野人3||河|| 野人1

第二步，兩個野人一起到河的右岸，然後一個野人回來：

美女1 美女2 美女3 ||河||

野人3 ||河|| 野人1 野人2

第三步，兩個美女去，然後一個美女和一個野人回：

美女2 美女3||河|| 美女1

野人2 野人3 ||河|| 野人1

第四步，兩個美女去，一個野人回：

||河|| 美女1 美女2 美女3

野人1 野人2 野人3 ||河||

第五步，兩個野人去，一個野人回：

||河|| 美女1美女2 美女3

野人2 野人3||河|| 野人1

第六步，兩個野人回：

||河|| 美女1 美女2 美女3

||河|| 野人1 野人2 野人3

以上問題，可以理解為決策問題，其實也是人工智慧學科中的一個非常基礎的經典問題。

我們分析的思路以及答案，雖然似乎是解決了問題。

但問題來了，除了我們上述使用的方法，這個題目還有沒有其他方法？哪種最快？以上問題只涉及6個人，我們通過人工分析的方法，還可以將結果羅列出來。

那如果是60個人，600個人？難道我們還是靠這種方法來分析？這樣單憑人力手工計算是非常複雜耗時的。那如何實現呢？這就需要我們編制一套搜尋演算法，通過計算機來幫助我們計算。

二、問題分析

我們從初態和終態來分析，可以知道初態是河的左岸有3個美女和3個野人，而終態是河的右岸有3個美女和3個野人。就是初始狀態是【3，3】，表示左岸最開始，有3個美女和3個野人。而終態是【0，0】，表示左岸最終美女和野人的數量均為0。

而美女和野人，從左岸到右岸，右岸回左岸，是要靠船來運送的。所以，船的狀態有兩種（航行中就不考慮了），要麼在左岸，要麼在右岸。我們用1表示船在左岸，用0表示船在右岸。

那麼結合美女和野人的狀態，最初始狀態就是【3，3，1】，表示最初船停靠在左岸，左岸有3個美女，3個野人。那麼終態我們知道，是船在右岸，左岸美女和野人數量都為0，那麼怎麼用數學來表示呢？就是【0，0，0】。

現在問大家一個問題，如果從狀態的視角來分析，會有幾種狀態？

很顯顯然，會有32種狀態，怎麼來的？

這就用到了數學基礎中的排列組合。美女的狀態有4種【0，1，2，3】，表示左岸沒有美女，有1個美女，有2個美女，有3個美女；同樣，野人的狀態也有4種【0，1，2，3】，船的狀態有2種【0，1】。

排列組合一下，我們整理初以下狀態；同時，我們標記出不符合條件的狀態：

1. 野人人數大於美女人數的狀態，用綠色標出，不符合條件，因為按照題目要求，河的左岸和右岸上，野人人數大於美女人數，美女會被吃掉，任務失敗；這裡不僅要考慮左岸的情況，也要考慮右岸的，例如：【2，0，1】，這就很明顯，船在左岸的時候，右岸有1個（3減2）美女和3個（3減0）野人，也是不滿足題目要求的。
2. 不可能存在的狀態，用黃色標出；例如：船不可能停在沒有人的岸邊【0，0，1】，以及美女不可能在野人佔多數的情況下，划船到對岸【3，0，1】。

整理後的狀態表，如下表所示。

表2-1 左岸美女與野人的狀態表

我們根據以上的狀態，畫出狀態空間圖，如下圖所示：

圖2-2 美女與野人過河的狀態空間圖

很顯然，所有從初態可以到達終態的路徑，都是美女可以安全過河的方案。

三、演算法實現

我們分析的思路有了，接下來就是如何通過演算法，實現我們的思想。

其實這就用到了資料結構中，經典的圖的搜尋——圖的遍歷，一般有深度優先和廣度優先遍歷演算法。如果從最小生成樹的角度，可以使用普里姆演算法和克魯斯卡演算法。

如果題目要求最優解，我們還會用到最短路徑計算的概念。這裡如果擴充套件的話，又可以寫很多。因為同一個問題，解決問題的方法也肯定不止一種。

接下來，我們演算法實現的基本思路就是：

找出船上的載人狀態，比如：船上可以有1個美女，1個野人，也可以有2個美女，也可以有2個野人；也就是船上的承載人數，受到船的承載量限制，本文題目要求是船上最多為2個。

我們根據船上的運送人員的數量，根據船的運送滿足題目要求的結果，來去尋找滿足條件的運送方案，之後我們存在動態陣列中。

同時，為了防止重複計算，我們還要判斷生成的方法是不是已經存在歷史結果中。

當然，歷史結果的儲存我們用的也是動態陣列；如果歷史中已經有了這條資訊，我們就不再計算，再去尋找新的方法。直到找出所有的結果。

實現的演算法如下圖3-1所示，已經經過實驗檢驗，並可以保證正確執行。

圖3-1 演算法實現

程式碼執行結果，我們可以看到，安全過河的方法有好幾種。如下圖3-2所示：

圖3-2 演算法執行結果

四、結論

本文中，我們從美女與野人過河這個經典的問題出發，展開分析，闡述瞭解決此類問題的基本邏輯與解決方法，並對美女與野人的演算法進行了擴充套件。

美女人數和野人數量，以及船的承載人數進行引數修改後，此演算法仍然可以根據要求進行計算，演算法的靈活性較強。如下圖4-1所示：

圖4-1 人數與船承載量引數修改後執行的結果

本文也有不足之處，就是程式的演算法仍然有優化的空間。

根據測算，當船最大承載量為2，美女和野人數量各為8人的情況下，找到第一種方案程式需要執行約40萬次，如下圖4-2所示。演算法的時間複雜度和空間複雜度較高，仍然有進一步的優化空間。

圖4-2 美女和野人數量各為8人的情況

從這個實驗中，我們也可以發現，僅這麼一個簡單問題，用到的理論知識已經相當多了，資料結構與演算法、數值計算。而且還並不是十分完美，離理想中的優美的演算法，還有較大的差距。

僅從這一個小問題出發，要做到演算法的極限，仍然需要付出很多努力。而這僅僅只是人工智慧中，非常非常非常基礎的，非常非常非常微小的一個知識點而已，真要做到極致，博士也不是那麼容易。

所以，有時候就不明白，有時僅僅本科畢業一兩年的人也敢叫什麼演算法工程師，真不知道哪裡來的自信。

真正的科學研究是枯燥的，是要沉下心來踏踏實實做研究的，也是要耐得住寂寞的。不走心的走秀最多隻能是曇花一現，唯有踏實與真誠才可以基業長青。

最後，希望本文能給大家帶來幫助。

共勉！

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