伴随着人工智能技术的发展，在一些场景中的应用也日趋成熟，人工智能正逐渐渗透到人们生活的方方面面，甚至在这场新的冠状病毒暴发中发挥着重要作用深圳市人工智能行业协会。

应用新技术

与2003年 SARS相比，这次新冠状病毒暴发潜伏期较长，传染性较强，还碰上了流感暴发和春运流动节点，因而发病人数不断增加，防治难度加大深圳市人工智能行业协会。

因此，在大规模感染之后，现有的医疗资源很难满足日益增长的患者。为达到更好的控制和控制效果，提高效率，许多企业都采用了多种技术手段与疫情作斗争。深圳市人工智能行业协会例如一些地方推出的智能机器人，通过语音识别、自然语义理解等技术，解决疫情爆发的问题，就医注意，防范措施等等。对普通用户，轻症用户，人工智能可以发挥一定的答疑功能，避免医疗资源短缺和交叉感染的风险。

实际上，人工智能也应用到疫苗研发中，比如利用深度学习技术，可以帮助研究者进行数据分析，快速筛选文献，并对相关的试验工作进行帮助。另外，人工智能也可用于建模，以观察疾病的流行情况。此前，国内基于 人工智能和大数据的流感实时预报模型便被收录到《柳叶刀》杂志的子刊中，为传染病预报提供了更为精确的逻辑框架深圳市人工智能行业协会。

魔术算法

为什么人工智能技术能够产生如此巨大的作用，其神奇之源到底是什么？

多年来，人工智能的迅速发展主要归功于算力的提高，数据的积累和算法的创新。在这些算法中，算法是人工智能的灵魂，是魔法的主要源泉，今天深圳市人工智能行业协会一起来看看这些算法的原貌。

Algorithm的概念比较抽象，它指的是一种精确而完整的解题方法描述，用一种系统的方法描述解题策略。简而言之，算法就是解决问题的处理步骤，一个实际的例子就是我们在烹饪时经常需要食谱来帮助我们，食谱描述了制作可口食物的方法，给出了解决问题的方案，并给出了具体的操作步骤。

算法一词源远流长，截至目前，在线不完全统计共有2000多种算法，如果把每种算法的各种变种算进去，数量极为巨大。但根据模型训练方法的不同，这些算法大致可分为四类：有监督学习(Supervised Learning)，无监督学习(Unsupervised Learning)，半监督学习(Semi-supervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)。这两种算法如何使机器具有“智能”，其工作原理是什么？现在，我们试着用一些例子来揭示这个秘密深圳市人工智能行业协会。

第一，监督式学习

指导式学习被称为“老师指导的学习”，所谓老师就是标签。对标定样本(即训练样本及其相应目标)进行训练，得到一个最优模型，然后利用该模型对输入数据作出判断并给出结果，从而获得对未知数据进行预测的能力深圳市人工智能行业协会。

当预测模型建立时，监督式学习建立一种学习过程，通过比较预测结果和实际的训练结果，不断地调整预测模型，直到模型的预测结果达到期望的精度。它还更符合我们的认知习惯，例如，我们通过图片或者实物了解到猫是什么，狗是什么等等深圳市人工智能行业协会。

传统的有监督学习算法有：后向传播神经网络、波尔兹曼机、卷积神经网络、多层感知器、循环神经网络、朴素贝叶斯、高斯贝叶斯、多项朴素贝叶斯、分类树、ID3、 C4.5、 C5.0、随机森林、线性回归、逻辑回归、 SVM等。

这两个专业的名字并不重要，我们以 AlphaGo为例，看看监督学习的原理。在2016-2017年间，这款围棋机器人在很多场合都以绝对优势击败了许多顶级人类棋手。国际象棋世界公认的 AlphaGo围棋已经超过了人类职业围棋的最高水平，在 GoRatings网站上发布的世界职业围棋排名中，它的等级分已经超过了人类第一棋手。

为解决围棋中的复杂问题， AlphaGo将监督学习与强化学习相结合，通过对数据进行标注训练，形成策略网络，将棋盘上当前棋子的布局状态作为输入信息，对所有可能的下棋落点进行概率分布。从-1 (对手获胜)到1 (对手获胜)来预测所有的落点得分。也就是，为每一棋盘状态定义了一个学习目标，如此大量的循环，模型学会了如何处理不同的棋盘布局，从而预测最优的落子位置，最后取得令人瞩目的结果深圳市人工智能行业协会。

二是无监督学习

非监督式学习被称为“无教师的学习”，与监督式学习的区别在于，它不使用预先标注的训练样本，也不对训练过程进行训练，而是直接用非标注的数据进行建模分析，通过机器学习的自主学习探索，从数据集中发现和归纳模式或结构。

无监督学习算法主要有：生成对抗网络(GAN)，前馈神经网络，逻辑学习机，自组织映射， Apriori算法， Eclat算法， DBSCAN算法，最大期望，模糊聚类，k-means算法等。

本文以k-means算法为例，介绍了无监督学习的运行机制，该算法用于计算数据聚类。

以 A、 B、 C、 D、 E五点群集为例，主要方法是不停地设定和调整种子点的位置，计算最接近种子点的平均值，最后按距离进行群集。灰点为初始设定的种子点，先计算五点到种子点的直接距离，然后逐步将种子点移至种子群的中心。最后， A, B, C, D, E按距离种子点的距离分别聚类成点群。

这种方法看起来简单，但它的应用非常广泛，包括为网页文本进行主题分类；分析一家公司的客户分类，针对不同的客户采用不同的业务策略；分析电子商务中的商品相似度，分类商品，从而得出不同的销售策略等等。

曾经有人做过一个有趣的分析，对亚洲15个足球队2005-2010年的战绩做了一个统计，然后用k-Means对球队进行了分类，得到以下的结果，来，感觉一下是否可信？

亚洲第一的国家：日本，韩国，伊朗，沙特；

亚洲区：乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜；

中国，伊拉克，卡塔尔，阿联酋，泰国，越南，阿曼，印尼这三个亚洲国家。

三、半监督学习

半监督性学习，处于有监督性学习和无监督性学习的中间地带，一部分输入数据有标签，另一部分没有标签，而无标签数据的数量往往比有标签数据的数量大得多(这也符合实际)。常用的半监督学习类算法有：生成模型，低密度分割，图形化方法，联合训练等。

四是强化学习

加强学习，主要是让机器从一种状态转换到另一种状态，当任务完成得很好，而没有完成任务，则得到较低的分数，这也是加强学习的核心思想。常用的强化学习分类算法有： Q学习，状态-行动-奖励-状态-行动(SARSA), DQN，策略梯度算法，基于模型的强化学习，序列差分学习等等。

加强学习是最近几年大家研究的一个重点，我们用 Q学习作为例子(这里引用 McCullock的例子)。假定一所房子有五个房间，房间之间通过门相连，从0到4编号，外面是一个单独的房间，编号是5，如下图。

将左平面图转换为空间节点，如果两个空间节点之间有门连接，中间用边来表示，就会得到上面的右平面图深圳市人工智能行业协会。

假定目标是从室内任意一个房间到室外，即起点是5号房间，终点是2号房间，每条边都有奖赏值，指向5的为100，其它为0，可以发现，通过分数奖励，从2到3，再到1或4，最后路线会收敛到5。

与以前的算法相比，强化学习更加符合人类的学习习惯，近年来人们对其寄予厚望，尤其是随着 DeepMind和 AlphaGo的成功，强化学习越来越受到重视。

荣誉与局限

将人工智能技术应用到此次疫情防控中，离不开大量的算法工作。例如，谷歌利用 人工智能技术帮助科学家研究病毒的特性，亚马逊利用疫苗等手段治疗普通感冒等等。

如果仔细研究上面所举的例子，我们就会发现，人工智能很擅长于解决在有限、透明规则、特定任务下的问题，因此，它在以计算为主要特征的领域里取得了很好的成绩，但在其他方面，如自然语言理解、图像理解等，仍面临着更多的挑战。

文尾鸡蛋

总是有人问，自己不会编程，又对人工智能感兴趣，有什么办法可以上手？

这是一个视觉编程工具 Scratch，由 MIT的“终身幼稚园团队”设计和开发的图形编程工具，目的是让初学者不用学编程语言就可以设计产品。

开发人员希望通过 Scratch，能够激发和激励用户在一个愉快的环境中学习程序设计和算法知识，同时还能进行思考、逻辑编程和协同工作。当前最新版本为 Scratch3.0，使用HTML5编写，编辑器的外观更柔软，拖拽积木还有声音效果，支持多次回收和恢复功能，有兴趣的读者可以尝试一下。