本文由公眾號“蘇寧財富資訊”原創(chuàng)，作者為蘇寧金融研究院金融科技研究中心副主任沈春澤,。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,，在一些場景的應用也越來越成熟，人工智能正在逐步滲透進人們生活的各個角落,，甚至在這次的抗擊新冠疫情中也扮演了重要角色,。

對比2003年的非典，此次新冠疫情在癥狀上潛伏期更長,，傳染性更強,，而且還碰上了流感爆發(fā)以及春運流動的節(jié)點，因此病情人數(shù)不斷上升,，在防治上面臨了更大的困難,。

正因如此，在大規(guī)模傳染之后,，現(xiàn)有的醫(yī)療資源難以滿足不斷增長的病患用戶,。為了實現(xiàn)更好的管控防治效果，提高效率,，不少企業(yè)紛紛應用諸多技術(shù)手段來抗擊疫情,。比如有些地方推出了智能機器人，通過語音識別,、自然語義理解等技術(shù),，針對疫情問題、就醫(yī)注意,、防護措施進行回答,。對于正常用戶、輕癥用戶來說,，人工智能可以起到一定的答疑作用,，避免醫(yī)療資源緊缺以及交叉感染的風險。

其實,，人工智能還被應用于疫苗研發(fā),，比如使用深度學習技術(shù)，可以協(xié)助科研人員進行數(shù)據(jù)分析,、快速篩選文獻以及相應的測試工作,。此外，人工智能還可以應用于建立模型以觀察疫情傳播。早前,，國內(nèi)基于AI和大數(shù)據(jù)的流感實時預測模型便登上了《柳葉刀》的子刊,，為傳染病預測提供了更加精準的邏輯框架。

人工智能技術(shù)為何能發(fā)揮出如此大的作用,，魔力的來源究竟是什么,？

人工智能在這些年的快速發(fā)展主要得益于算力提升、數(shù)據(jù)積累和算法創(chuàng)新,。其中,，算法是人工智能的靈魂，是魔力的主要來源,，今天我們就一起來看一看這些算法的本來模樣,。

算法（Algorithm）這個概念比較抽象，是指一個準確而完整的關(guān)于解題方案的描述,，用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略,。簡單地說，算法就是解決問題的處理步驟,，一個生活中的例子就是我們烹飪的時候往往需要食譜的幫助,，食譜描述了美味料理的制作方法，對制作料理這個問題給出了方案,，并將操作步驟規(guī)范地描述出來,。

算法一詞來源已久，截止目前,，網(wǎng)上不完全統(tǒng)計有2000多個算法,，如果考慮到每個算法的各類變種，數(shù)量極其巨大,。但是這些算法按照模型訓練方法的差異,，總體上可以分為四個類別：有監(jiān)督學習（Supervised Learning）、無監(jiān)督學習（Unsupervised Learning）,、半監(jiān)督學習（Semi-supervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）,。這些算法是如何讓機器具備了“智能”，它們作用的原理是什么,？今天,，我們嘗試用幾個樣例來揭開背后的秘密。

1,、有監(jiān)督學習

有監(jiān)督學習被稱為“有老師的學習”,，所謂的老師就是標簽。通過標注好的樣本（即訓練樣本以及其對應的目標）訓練得到一個最優(yōu)模型,，再利用這個模型對輸入的數(shù)據(jù)進行判斷給出結(jié)果,，從而具備對未知數(shù)據(jù)進行預測的能力,。

在建立預測模型的時候，監(jiān)督式學習建立一個學習過程,，將預測結(jié)果與“訓練數(shù)據(jù)”的實際結(jié)果進行比較,，不斷地調(diào)整預測模型，直到模型的預測結(jié)果達到一個預期的準確率,。這也比較符合我們的認知習慣,，比如我們通過圖片或?qū)嵨飳W習什么是貓,、什么是狗等,。

經(jīng)典的有監(jiān)督學習算法有：反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡、波爾茲曼機,、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,、多層感知器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡,、樸素貝葉斯,、高斯貝葉斯、多項樸素貝葉斯,、分類和回歸樹,、ID3算法、C4.5算法,、C5.0算法,、隨機森林、線性回歸,、邏輯回歸,、支持向量機等。

這些專業(yè)名稱不重要,，我們以大名鼎鼎的AlphaGo為例來了解一下有監(jiān)督學習的原理,。從2016年到2017年，這個圍棋機器人在多種場合以絕對優(yōu)勢戰(zhàn)勝了數(shù)十位頂尖的人類棋手,。圍棋界公認AlphaGo圍棋的棋力已經(jīng)超過人類職業(yè)圍棋頂尖水平,，在GoRatings網(wǎng)站公布的世界職業(yè)圍棋排名中，其等級分曾超過排名人類第一的棋手,。

AlphaGo為了解決圍棋的復雜問題,，結(jié)合了有監(jiān)督學習和強化學習的優(yōu)勢，通過標注數(shù)據(jù)訓練形成一個策略網(wǎng)絡,，將棋盤上的當前棋子的布局狀態(tài)作為輸入信息,，對所有可能的下一步落子位置生成一個概率分布。以 -1（對手勝利）到1（AlphaGo勝利）為標準,，預測所有落子位置的得分,。也就是說,，針對每個棋盤狀態(tài)定義了一個學習目標，如此大量的循環(huán)往復,，模型學會了應對不同的棋盤布局能夠預測最佳落子位置,，最終取得令人矚目的成果。

2,、無監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習被稱為“沒有老師的學習”,，相比有監(jiān)督學習的不同之處在于，不使用事先標注的訓練樣本,，沒有訓練的過程,，而是直接拿無標注的數(shù)據(jù)進行建模分析，通過機器學習自行學習探索,，從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)和總結(jié)模式或者結(jié)構(gòu),。

典型的無監(jiān)督學習算法包括：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,、邏輯學習機,、自組織映射、Apriori算法,、Eclat算法,、DBSCAN算法、期望最大化,、模糊聚類,、k-means算法等。

這里以k-means算法為例來看看無監(jiān)督學習背后的運行機制,，這是一種用來計算數(shù)據(jù)聚類的算法,。

例如，對上圖中的A,、B,、C、D,、E五個點聚類,，主要方法是不斷地設(shè)定并調(diào)整種子點的位置，計算離種子點最近的均值,，最終根據(jù)距離聚成群,。灰色的是開始時設(shè)定的種子點,，首先,，計算五個點與種子點之間直接的距離，然后,，將種子點逐步移動到點群的中心,。最終,，A、B,、C和D,、E分別根據(jù)離種子點的距離聚類為點群。

這個方法看上去很簡單,，但是應用的范圍非常廣泛,，包括給網(wǎng)頁文本進行主題分類；分析一個公司的客戶分類,，對不同的客戶使用不同的商業(yè)策略,；電子商務中分析商品相似度，歸類商品,，從而得出不同的銷售策略等,。

曾有人做過一個有趣的分析,，給亞洲15支足球隊的2005年到2010年的戰(zhàn)績做了一個表,，然后用k-Means把球隊歸類，得出了下面的結(jié)果,，來,，感覺一下是否靠譜？

亞洲一流：日本,、韓國,、伊朗、沙特,；

亞洲二流：烏茲別克斯坦,、巴林、朝鮮,；

亞洲三流：中國,、伊拉克、卡塔爾,、阿聯(lián)酋,、泰國、越南,、阿曼,、印尼。

3,、半監(jiān)督學習

半監(jiān)督學習,，處在有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的中間帶，其輸入數(shù)據(jù)的一部分是有標簽的,，另一部分沒有標簽,，而沒標簽數(shù)據(jù)的數(shù)量往往遠大于有標簽數(shù)據(jù)數(shù)量（這也是符合現(xiàn)實情況的）,。常見的半監(jiān)督學習類算法包含：生成模型、低密度分離,、基于圖形的方法,、聯(lián)合訓練等。

4,、強化學習

強化學習,，主要是讓機器從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)變到另一個狀態(tài)，當完成任務時獲得高分獎勵,，但是沒有完成任務時,，得到的是低分懲罰，這也是強化學習的核心思想,。常見的強化學習類算法包含：Q學習,、狀態(tài)-行動-獎勵-狀態(tài)-行動（SARSA）、DQN,、策略梯度算法,、基于模型強化學習、時序差分學習等,。

強化學習是近些年大家研究的一個重點,，我們以Q學習為例說明（此處，引用了McCullock一個非常好的樣例）,。假設(shè)一個房子有五個房間,，房間之間通過門連接，從0到4編號,，屋外視為一個單獨的房間,，編號為5，如下方左圖,。

我們把左面的圖轉(zhuǎn)換一下,，房間作為節(jié)點，如果兩個房間有門相連,，則中間用一條邊表示,，得到上方右圖。

假設(shè)我們的目標是從屋內(nèi)任意一個房間走到屋外,，即編號5,，2號房間是起點，每條邊設(shè)定獎勵值,，指向5的為100,，其他為0，可以發(fā)現(xiàn),，通過得分獎勵,，從2到3,，再到1或4，最終路線會收斂到5,。 

相對于以往的算法,，強化學習更符合人類學習的習慣，在近年來被寄予了很高的期望,，特別是隨著DeepMind 和 AlphaGo 的成功,，強化學習日益受到關(guān)注。

人工智能技術(shù)在這次疫情防控中的應用,，離不開大量的算法工作,。比如谷歌用AI技術(shù)幫助科學家研究病毒特征，亞馬遜探索用疫苗等方式來治愈普通感冒等,。

當然,，人們也不需要把人工智能奉為神明，如果仔細研究一下上文列舉的例子就會發(fā)現(xiàn),，人工智能擅長處理的是在有限,、透明規(guī)則、特定任務下的問題,，因而在以計算為主要特征的領(lǐng)域取得了不錯的效果,，但是對于其他問題，比如自然語言理解,、圖像理解等仍然面臨較多的挑戰(zhàn)。

總有人問,，自己不會編程,，又對人工智能感興趣，有沒有辦法上手呢,？

這里介紹一個可視化編程工具Scratch,，由麻省理工學院的“終身幼兒園團隊”設(shè)計開發(fā)的圖形化編程工具，旨在讓初學者不需要學習程序語言便能設(shè)計產(chǎn)品,。

開發(fā)者期望通過使用Scratch,，啟發(fā)和激勵用戶在愉快的環(huán)境下學習程序設(shè)計和算法知識，同時獲得創(chuàng)造思考,、邏輯編程和協(xié)同工作的體驗,。目前最新的版本是Scratch 3.0，采用了HTML5來編寫,，編輯器的外形看起來更加柔美,，拖拽積木還有音效，支持多次撤回和恢復,，有興趣的讀者可以試試,。