什么是人工智能算法？人工智能算法大致可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。其中，監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)持續(xù)的訓(xùn)練程序(模型)從人類經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)規(guī)律。在這種機(jī)器學(xué)習(xí)中，研究人員會(huì)通過(guò)標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)不斷調(diào)整模型參數(shù)，

什么是人工智能算法？

人工智能算法大致可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。其中，監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)持續(xù)的訓(xùn)練程序(模型)從人類經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)規(guī)律。在這種機(jī)器學(xué)習(xí)中，研究人員會(huì)通過(guò)標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)不斷調(diào)整模型參數(shù)，以達(dá)到學(xué)習(xí)目的。類似父母會(huì)給孩子看不同顏色、大小甚至種類的蘋果，教孩子認(rèn)識(shí)“沒(méi)見(jiàn)過(guò)”的蘋果。這就是監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的：樣本外預(yù)測(cè)。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使機(jī)器能夠直接從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提取特征，并通過(guò)訓(xùn)練程序?yàn)槠渌蝿?wù)壓縮信息。和傳統(tǒng)的主成分分析一樣，高維特征可以用低維向量來(lái)近似。比如我們可以利用主成分分析技術(shù)對(duì)圖片進(jìn)行壓縮，節(jié)省存儲(chǔ)空間。所以這種機(jī)器學(xué)習(xí)算法不需要以前的經(jīng)驗(yàn)，也叫無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。

當(dāng)然，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的關(guān)系并不互相矛盾，對(duì)于部分標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，我們也可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。比如最近流行的對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——，我們可以用這種算法學(xué)習(xí)一系列甲骨文，使其生成若干足以混淆真假，但絕不代表任何意義的“甲骨文”，相當(dāng)于一個(gè)“畫虎為虎”卻不知道自己是虎的計(jì)算程序。

另外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同于上述(無(wú)，半)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是動(dòng)態(tài)優(yōu)化的擴(kuò)展，而(無(wú)，半)監(jiān)督學(xué)習(xí)更接近統(tǒng)計(jì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)使智能程序不斷與環(huán)境進(jìn)行交互，調(diào)整智能程序的決策參數(shù)(過(guò)程)，可以最大化智能程序的累積收益。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是最接近人類決策過(guò)程的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，類似于讓一個(gè)智能體無(wú)限快速地感知世界，通過(guò)自身的失敗或成功經(jīng)驗(yàn)來(lái)優(yōu)化其決策過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，計(jì)算機(jī)程序并不那么需要老師。當(dāng)然，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不能完全脫離監(jiān)督學(xué)習(xí)。例如，AlphaGo是一個(gè)通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練的計(jì)算程序，但在AlphaGo訓(xùn)練的第一階段，研究人員使用了大量人類棋手對(duì)AlphaGo的棋譜進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)，其中人類的經(jīng)驗(yàn)類似于老師；然而，在AlphaGo的升級(jí)版ZeroGo中，模仿學(xué)習(xí)已經(jīng)被徹底拋棄。

仿人智能機(jī)器人的工作原理？

隨著人工智能的發(fā)展，智能機(jī)器人已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。

1.知識(shí)庫(kù)建設(shè)

知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建是智能機(jī)器人工作的基礎(chǔ)。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)的信息越多，涉及的知識(shí)越廣，智能機(jī)器人能夠回答的問(wèn)題就越豐富，解決客戶問(wèn)題就越有效。那么，知識(shí)庫(kù)中的信息從哪里來(lái)呢？這就需要企業(yè)導(dǎo)入行業(yè)知識(shí)和相關(guān)問(wèn)答信息，或者通過(guò)外部接口獲取其他信息。

2.語(yǔ)義理解

智能機(jī)器人利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和深度網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)算法模型，通過(guò)整句話的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容理解用戶的意思，理解句子表達(dá)的真實(shí)意思。語(yǔ)義理解就像智能機(jī)器人的“大腦”?？梢哉f(shuō)，理解能力直接決定了智能機(jī)器人的智能。

3.問(wèn)答匹配

當(dāng)智能機(jī)器人通過(guò)語(yǔ)義理解客戶的問(wèn)題時(shí)，會(huì)根據(jù)理解在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行對(duì)比，選擇最匹配的問(wèn)答。一般情況下，給出的答案都不會(huì)有問(wèn)題，客戶也能理解。

4.深度學(xué)習(xí)

智能機(jī)器人可以從大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)中自動(dòng)總結(jié)語(yǔ)言規(guī)則，處理復(fù)雜的語(yǔ)言變化，并對(duì)復(fù)雜的情緒進(jìn)行建模。隨著時(shí)間的推移，智能會(huì)越來(lái)越強(qiáng)大，越來(lái)越聰明。