隨著人工智能技術的發(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。

新技術的應用

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，現有的醫(yī)療資源難以滿足不斷增長的病患用戶。為了實現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，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，可以協助科研人員進行數據分析、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，國內基于AI和大數據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。

神奇的算法

人工智能技術為何能發(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、數據積累和算法創(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于解題方案的描述，用系統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，網上不完全統計有2000多個算法，如果考慮到每個算法的各類變種，數量極其巨大。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（UnsupervisedLearning）、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據進行判斷給出結果，從而具備對未知數據進行預測的能力。

在建立預測模型的時候，監(jiān)督式學習建立一個學習過程，將預測結果與“訓練數據”的實際結果進行比較，不斷的調整預測模型，直到模型的預測結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實物學習什么是貓、什么是狗等。

經典的有監(jiān)督學習算法有：反向傳播神經網絡、波爾茲曼機、卷積神經網絡、多層感知器、循環(huán)神經網絡、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)勝了數十位頂尖的人類棋手。圍棋界公認AlphaGo圍棋的棋力已經超過人類職業(yè)圍棋頂尖水平，在GoRatings網站公布的世界職業(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，結合了有監(jiān)督學習和強化學習的優(yōu)勢，通過標注數據訓練形成一個策略網絡，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據進行建模分析，通過機器學習自行學習探索，從數據集中發(fā)現和總結模式或者結構。

典型的無監(jiān)督學習算法包括：生成對抗網絡（GAN）、前饋神經網絡、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據聚類的算法。

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定并調整種子點的位置，計算離種子點最近的均值，最終根據距離聚成群?；疑氖情_始時設定的種子點，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，其輸入數據的一部分是有標簽的，另一部分沒有標簽，而沒標簽數據的數量往往遠大于有標簽數據數量（這也是符合現實情況的）。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。

假設我們的目標是從屋內任意一個房間走到屋外，即編號5，2號房間是起點，每條邊設定獎勵值，指向5的為100，其他為0，可以發(fā)現，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注。

榮光和局限

人工智能技術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，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)。