隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，在一些場(chǎng)景的應(yīng)用也越來越成熟，人工智能正在逐步滲透進(jìn)人們生活的各個(gè)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(shù)的應(yīng)用

對(duì)比2003年的非典，此次新冠疫情在癥狀上潛伏期更長(zhǎng)，傳染性更強(qiáng)，而且還碰上了流感爆發(fā)以及春運(yùn)流動(dòng)的節(jié)點(diǎn)，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(zhǎng)的病患用戶。為了實(shí)現(xiàn)更好的管控防治效果，提高效率，不少企業(yè)紛紛應(yīng)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(jī)器人，通過語音識(shí)別、自然語義理解等技術(shù)，針對(duì)疫情問題、就醫(yī)注意、防護(hù)措施進(jìn)行回答。對(duì)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(fēng)險(xiǎn)。

其實(shí)，人工智能還被應(yīng)用于疫苗研發(fā)，比如使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以協(xié)助科研人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、快速篩選文獻(xiàn)以及相應(yīng)的測(cè)試工作。此外，人工智能還可以應(yīng)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(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型便登上了《柳葉刀》的子刊，為傳染病預(yù)測(cè)提供了更加精準(zhǔn)的邏輯框架。

神奇的算法

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(gè)概念比較抽象，是指一個(gè)準(zhǔn)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(jiǎn)單地說，算法就是解決問題的處理步驟，一個(gè)生活中的例子就是我們烹飪的時(shí)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(duì)制作料理這個(gè)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(jì)有2000多個(gè)算法，如果考慮到每個(gè)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(xùn)練方法的差異，總體上可以分為四個(gè)類別：有監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）。這些算法是如何讓機(jī)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(gè)樣例來揭開背后的秘密。

1、有監(jiān)督學(xué)習(xí)

有監(jiān)督學(xué)習(xí)被稱為“有老師的學(xué)習(xí)”，所謂的老師就是標(biāo)簽。通過標(biāo)注好的樣本（即訓(xùn)練樣本以及其對(duì)應(yīng)的目標(biāo)）訓(xùn)練得到一個(gè)最優(yōu)模型，再利用這個(gè)模型對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷給出結(jié)果，從而具備對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的能力。

在建立預(yù)測(cè)模型的時(shí)候，監(jiān)督式學(xué)習(xí)建立一個(gè)學(xué)習(xí)過程，將預(yù)測(cè)結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，不斷的調(diào)整預(yù)測(cè)模型，直到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到一個(gè)預(yù)期的準(zhǔn)確率。這也比較符合我們的認(rèn)知習(xí)慣，比如我們通過圖片或?qū)嵨飳W(xué)習(xí)什么是貓、什么是狗等。

經(jīng)典的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有：反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、波爾茲曼機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多層感知器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯、高斯貝葉斯、多項(xiàng)樸素貝葉斯、分類和回歸樹、ID3算法、C4.5算法、C5.0算法、隨機(jī)森林、線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)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(xué)習(xí)的原理。從2016年到2017年，這個(gè)圍棋機(jī)器人在多種場(chǎng)合以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)勝了數(shù)十位頂尖的人類棋手。圍棋界公認(rèn)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(jí)分曾超過排名人類第一的棋手。

AlphaGo為了解決圍棋的復(fù)雜問題，結(jié)合了有監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，通過標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò)，將棋盤上的當(dāng)前棋子的布局狀態(tài)作為輸入信息，對(duì)所有可能的下一步落子位置生成一個(gè)概率分布。以 -1（對(duì)手勝利）到1（AlphaGo勝利）為標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測(cè)所有落子位置的得分。也就是說，針對(duì)每個(gè)棋盤狀態(tài)定義了一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)，如此大量的循環(huán)往復(fù)，模型學(xué)會(huì)了應(yīng)對(duì)不同的棋盤布局能夠預(yù)測(cè)最佳落子位置，最終取得令人矚目的成果。

2、無監(jiān)督學(xué)習(xí)

無監(jiān)督學(xué)習(xí)被稱為“沒有老師的學(xué)習(xí)”，相比有監(jiān)督學(xué)習(xí)的不同之處在于，不使用事先標(biāo)注的訓(xùn)練樣本，沒有訓(xùn)練的過程，而是直接拿無標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，通過機(jī)器學(xué)習(xí)自行學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法包括：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯學(xué)習(xí)機(jī)、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(xué)習(xí)背后的運(yùn)行機(jī)制，這是一種用來計(jì)算數(shù)據(jù)聚類的算法。

例如，對(duì)上圖中的A、B、C、D、E五個(gè)點(diǎn)聚類，主要方法是不斷地設(shè)定并調(diào)整種子點(diǎn)的位置，計(jì)算離種子點(diǎn)最近的均值，最終根據(jù)距離聚成群?；疑氖情_始時(shí)設(shè)定的種子點(diǎn)，首先，計(jì)算五個(gè)點(diǎn)與種子點(diǎn)之間直接的距離，然后，將種子點(diǎn)逐步移動(dòng)到點(diǎn)群的中心。最終，A、B、C和D、E分別根據(jù)離種子點(diǎn)的距離聚類為點(diǎn)群。

這個(gè)方法看上去很簡(jiǎn)單，但是應(yīng)用的范圍非常廣泛，包括給網(wǎng)頁文本進(jìn)行主題分類；分析一個(gè)公司的客戶分類，對(duì)不同的客戶使用不同的商業(yè)策略；電子商務(wù)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(gè)有趣的分析，給亞洲15支足球隊(duì)的2005年到2010年的戰(zhàn)績(jī)做了一個(gè)表，然后用k-Means把球隊(duì)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(xué)習(xí)

半監(jiān)督學(xué)習(xí)，處在有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的中間帶，其輸入數(shù)據(jù)的一部分是有標(biāo)簽的，另一部分沒有標(biāo)簽，而沒標(biāo)簽數(shù)據(jù)的數(shù)量往往遠(yuǎn)大于有標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量（這也是符合現(xiàn)實(shí)情況的）。常見的半監(jiān)督學(xué)習(xí)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(xùn)練等。

4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)，主要是讓機(jī)器從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)變到另一個(gè)狀態(tài)，當(dāng)完成任務(wù)時(shí)獲得高分獎(jiǎng)勵(lì)，但是沒有完成任務(wù)時(shí)，得到的是低分懲罰，這也是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心思想。常見的強(qiáng)化學(xué)習(xí)類算法包含：Q學(xué)習(xí)、狀態(tài)-行動(dòng)-獎(jiǎng)勵(lì)-狀態(tài)-行動(dòng)（SARSA）、DQN、策略梯度算法、基于模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)、時(shí)序差分學(xué)習(xí)等。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是近些年大家研究的一個(gè)重點(diǎn)，我們以Q學(xué)習(xí)為例說明（此處，引用了McCullock一個(gè)非常好的樣例）。假設(shè)一個(gè)房子有五個(gè)房間，房間之間通過門連接，從0到4編號(hào)，屋外視為一個(gè)單獨(dú)的房間，編號(hào)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(diǎn)，如果兩個(gè)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(biāo)是從屋內(nèi)任意一個(gè)房間走到屋外，即編號(hào)5，2號(hào)房間是起點(diǎn)，每條邊設(shè)定獎(jiǎng)勵(lì)值，指向5的為100，其他為0，可以發(fā)現(xiàn)，通過得分獎(jiǎng)勵(lì)，從2到3，再到1或4，最終路線會(huì)收斂到5。

相對(duì)于以往的算法，強(qiáng)化學(xué)習(xí)更符合人類學(xué)習(xí)的習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)日益受到關(guān)注。

榮光和局限

人工智能技術(shù)在這次疫情防控中的應(yīng)用，離不開大量的算法工作。比如谷歌用AI技術(shù)幫助科學(xué)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(dāng)然，人們也不需要把人工智能奉為神明，如果仔細(xì)研究一下上文列舉的例子就會(huì)發(fā)現(xiàn)，人工智能擅長(zhǎng)處理的是在有限、透明規(guī)則、特定任務(wù)下的問題，因而在以計(jì)算為主要特征的領(lǐng)域取得了不錯(cuò)的效果，但是對(duì)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)。