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理解AI中学数学知识就足够了 简化人工智能中的数学带你拨开云雾看本质

2019-02-25 10:44:22来源：量子位  

铜灵 编译整理

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

谁说理解机器学习必须要熟读高数？

近日，数据科学Kyle在Medium发布博客表示，理解机器学习在做的事情，有初中数学知识足矣。

这篇博客简洁易懂、幽默风趣，在Medium上几天内获得600多赞。量子位将文章翻译整理如下，与大家分享：

当下理解我们人工智能的方式通常比较极端，要么通过媒体，越来越耸人听闻的观点让人难以想象。要么通过文献，充满晦涩语言和特定术语的论文让人难以理解。

理解AI的正确姿势应该在两个极端之间，这就需要你在新闻或文献之外理性判断，对于一般人来说，至少应该知道AI是什么。

这几乎是没有门槛的，我认为理解AI，中学数学知识就足够了。这篇文章我将简化人工智能中的数学，带你拨开云雾看本质。

简单版AI和机器学习概念

能模仿人类的智慧，这是最具代表性的AI的定义。

AI可以有多重“形态”，从虚拟游戏里的机器人、谷歌DeepMind开发的下围棋程序AlphaGo，到现实世界里索菲亚这样的人型机器人，这都是AI“寄生”的场所。

那AI和相关报道中经常提到的机器学习和深度学习是什么关系，请看下面这张图：

人工智能（AI）：泛指任何可以让计算机模拟人类智慧的技术，可以通过逻辑、if-then等规则、决策树和机器学习（包括深度学习）等方法实现。

机器学习：AI的一个子分类，让机器通过真实世界的数据去“学习”，而非单调执行预先设定的规则。

深度学习：机器学习的子类，包含一系列算法。机器通过多层神经网络去处理数据，自己学习去执行任务。在语言和图像识别等任务中经常看到。

发现了么，机器学习的最大特色之一，就是它的“学习”方式不同了。这里的“学习”，其实也没有看起来那样有未来感，你在初中可能就已经接触过了。

如果你看过《黑镜》里类似的桥段，就比较容易将现在AI可视化成一个有意识的实体，一个有思想、感觉、可以做出复杂决策的物体。

在媒体的报道中这种观念更为普遍，甚至经常会把AI人格化，然后将其与电影《终结者》里的天网（Skynet）和《黑客帝国》里的Matrix相提并论。

实际上这都不是真的。在现阶段AI就是数学。有时是高难度的数学，有时需要扩展到计算机科学、统计学等其他领域的知识。但AI的核心是一种数学函数。

也就是说，机器学习可以从y=mx+b这个方程式来理解。如下图所示，我们已经知道了x值y值，此时需要让一台计算机通过输入（x）和输出（y）去思考两者之间的关系，推断出m和b的值。

这个公式推断起来不难吧，y=1x+1，小学生也会做。就是这样，我们创造一个公式来描述所给的数据，这大体上也是机器学习在做的事情。

这之间最有趣的部分就是，怎样教机器选择最适合这些数据的公式。一旦找到这其中的关联，你还可以将它用图表的形式表现出来。

你不懂的数学，拿给机器去做吧

y=1x+1是个非常简单的例子，我们需要机器学习最主要的原因是，人类无法在数百万量级的数据点中找到合适的公式，这就是计算机要去做的事了。

无论如何，必须有足够多的数据才能找到正确的公式。如果我们仅仅有x=1和y=2两个数据点，输出的函数也是千变万化的，可能是y=2x，可能是y=x+1,，也可能是y=([x+1]*5–9)? + 1等等。

根据少量数据构建公式，然后把它用到更多数据上，这个公式可能会出现大量错误。

并且，现实世界总不可能一直这么完美。在下面这个动图中可以看到，机器会在一堆数据中进行取舍，探索怎样最大化去满足这些数据，进而才去创造公式。

和数学课上那些规律输入和输出值不同，真实世界的数据更不可预测，也更“参差不齐”。

最佳公式

当面对一堆变量时，人类找出合适公式的可能性更小了。只有x和y很容易，但如果y受x的1次方、2次方、100次方的影响呢？

人类就hold不住了，但计算机可以。

现实生活中的机器学习和AI

来看一个现实生活中的例子。我在制药领域工作，就举个癌症相关数据集的例子好了。

这个数据集中有两个关于肿瘤大小的输入变量，即半径和周长，以及两个潜在的输出，即良性肿瘤和恶性肿瘤。用我们上述思路来考虑，这事就是这样的：

y：诊断结果，可以是0（良性）或1（恶性）

x1：半径

x2：周长

每个x都有一个位置的m，先称之为“某数”吧

b：依然是一个未知数

那么这个线性方程长什么样？其实和上面的例子也没什么太大区别：

诊断结果=（某数1×半径）+（某数2×周长）+b

这样看来，这道题已经脱离了人类能力的范围了，所以不用费时间去找这么多变量与结果的关系了，我们可以让机器去做，这之间就是机器学习！

标签： AI 数学 人工智能 本质

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