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1 什么是人工智能

1-1 人工智能定义

人工智能之父 麦卡锡 给出的定义

• 构建智能机器， 特别是智能计算机程序的科学和工程
• 人工智能是一种让计算机程序能够 智能 思考的方式
• 思考的模式 类似 于人类 （注意是类似，不可能像人类一样去思考）

1-2 什么是智能

• 智能的英语是Intelligence
• 包含 推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体等等
• 智能 不等于 智力(IQ: 智商，比较类似计算机的计算能力)

1-3 如何算有智能

• 可以根据环境变化而做出相应变化的能力
• 具有 存活 这项基本的动因
• 自主能力，自我意识等等

例如从宝宝手里夺取他的西瓜，他会有护住西瓜的自主意识，目前的机器还没有这种意识，或者生存的动因

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1-4 图灵测试（Turing Test）

• 艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父
• 图灵测试如下图，测试者与接受测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置(如键盘)向被测者随意提问
• 进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能
• 目前还没有机器通过图灵测试

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1-5 智能的分类

• 自然智能：人和动物 (Natural Intelligence)
• 人工智能：人造出来的智能 (Artificial Intelligence)

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2 人工智能前景

2-1 人工智能的需求

• 提高我们的生活品质
• 增加工作科研等的效率
• 解决世纪难题，如癌症的诊断

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2-2 人工智能的前景好在哪里

• 企业支持：谷歌、微软、苹果、百度、阿里、腾讯等大厂都投入了大量的资金和人力
• 科技支持：大数据、cpu，gpu的高性能，使得人工智能的训练变得容易，目前人工智能爆发的主要原因
• 国家支持：国家发展战略层面

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2-3 人工智能相关动向

• 2017年7月20日 中国国务院发布了《新一代人工智能发展规划》
• Excel等将用Python替代VBA
• Python加入高考

3 人工智能需要的基本数学知识

• 本实战课程，需要了解以下数学知识
• 若要深入学习人工智能，则要有一定的数学功底

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4 人工智能简史

> 1 人工神经网络被提出 (AI缘起)

• Artificial Neural Network (简称 Neural Network)
• 沃轮·麦卡洛克 和 沃尔特·皮茨 在1943年创造了神经网络的计算模型
• 为以后的深度学习等领域打下了基础

> 2 达特茅斯会议 (定义AI)

• 达特茅斯学院 (Dartmouth College) 是一所美国大学
• 约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起
• 标志着AI(人工智能)的正式定义（诞生）

> 3 感知器（Preceptron）

• 一种最简单的人工神经网络，是生物神经网络机制的简单抽象
• 由 罗森布拉特 于1957年发明
• 将人工智能的研究推向第一个高峰

人的神经元

人的神经网络

感知器抽象的神经网络，圆圈模拟人的神经元

> 4 人工智能的第一个寒冬

• 1970年开始的十几年
• 传统的感知器耗费的计算量和神经元数目平方成正比
• 当时的电脑没有能力完成神经网络模型所需要的超大计算量

> 5 霍普菲尔德神经网络

• 一种递归神经网络 (Recurrent Neural Network)
• 由 约翰·霍普菲尔德 于1982年发明
• 具有反馈（feed back）机制

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> 6 反向传播（Back Propagation）算法

• 1974年哈佛大学的 保罗·沃伯斯 发明，当时处于寒冬期，没有受到重视
• 1986年大卫鲁姆哈特等学者出版的书中完整的提出了BP的算法
• 使大规模神经网络训练成为可能，将人工智能推向第二个高峰

> 7 人工智能第二个寒冬

• 1990年开始
• 人工智能计算机Darpa没能实现（美国政府花巨资支持的项目）
• 政府投入缩减，人工智能随之进入寒冬

> 8 深度学习（Deep Learning）

• 基于深度（指“多层”）神经网络
• 2006年杰弗里·辛顿（Geoffrey Hiton）提出
• 人工智能性能获得突破性进展
• 目前（2018年写此博客）我们的人工智能案例大多基于此

> 9 进入感知智能时代

• 深度学习在语音是视觉识别上分别达到99%和95%的识别率
• 2013年开始我们把人工智能分为三个时代

• 运算智能：IBM深蓝计算机打败俄罗斯象棋选手，（通过暴力运算，得出所有可能的下棋步骤）
• 感知智能： 图像语音识别等类似于人类的触觉的智能时代，目前处于此阶段
• 认知智能：像人一样的认知能力，离此目标还很遥远

> 10 AlphaGo 击败众多人类选手

• Google 买下了DeepMind公司的AlphaGo（基于TensorFlow）
• 2016年接连击败围棋界顶尖棋手
• 之后深度学习被广泛关注，掀起学习人工智能热潮

> 11 未来由我们创造

• 虽然我们不能过分乐观，未来也许还会有低潮
• 但人工智能是大势所趋，，学了绝对不吃亏

5 AI、机器学习和深度学习的关联

相关联的学科

• 1 他们都不是独立的学科，互相都有交集
• 2 机器学习属于人工智能的范畴
• 3 深度学习属于机器学习的一个子领域
• 4 神经网络贯穿其中
• 5 深度学习基于神经网络
• 6 有关联的学科不仅限于下图

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AI、ML、DL的关系

• 机器学习是实现人工智能的一种方法
• 深度学习是机器学习的一个分支
• 人工智能王者归来，深度学习功不可没
• 深度学习是引领人工智能热潮的 "火箭"

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6 什么是机器学习

6-1什么是学习

• 学习是一个过程：一个系统，能够通过执行某个过程，改善了性能
• 说得更深入一些，学习的目的是 减熵
• 热力学第二定律：一个孤立系统倾向于增加熵（混乱程度）
• 生命活着就是在减熵，对抗环境的增熵趋势

6-2 机器学习的必要性

• 1 很多软件无法靠人工编程：如自动驾驶，计算机视觉，自然语言处理，这类问题难以定性和描述，智能通过机器学习来处理

如识别鸢尾花，通过软件编程无法描述它的特性以及和其它花的区别

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• 2 人类常会犯错（疲劳，紧张，饿了等），机器不容易犯错
• 3 机器的计算能力越来越强，提高我们生活品质、加快科技发展

6-3 机器学习的定义

晦涩的定义

• 对某类 任务 T(Task) 和 性能度量 P(Performance）
• 通过经验 E(Experience) 改进后
• 在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升

简单的机器学习定义

• 机器学习：让 机器 学习 到东西

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人类思考 VS 机器学习

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• 学生学习：用 做训练题 来 提高考试的成绩
• 做题 对应 训练
• 考试 对应 推测

• 机器学习：用 数据 来 解答问题
• 数据 对应 训练
• 解答问题 对应 推测

机器学习案例：AlphaGo学下围棋

• 围棋博弈： 用 和自己下棋 来 提高下棋的胜率
• 和自己下棋 对应 训练
• 与人类下棋 对应 推测

6-4 传统编程 VS 机器学习

• 机器学习大致等同于找一个好的函数（function）/ 模型

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6-5 机器学习的分类

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• 监督学习 (Supervised Learning): 有标签, 近义词：分类 （Classification）

对于训练集的每个数据给他一个标签。如下识别系统，给训练的每张图片打个标签（是鸭子还是不是鸭子），通过监督学习，训练出一个预测模型

监督学习

当有新的数据来时，用这个预测模型去识别是否为鸭子

预测

• 非监督学习 (Unsupervised Learning): 没有标签，近义词：聚类（Cluster）

不会给数据打标签，让机器自己学着找他们的共通点，然后把相同或相似的一些数据分为一类

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• 半监督学习 (Semi-Supervised Learning): 有少部分标签，最类似人的生活
  --我们的一生都在进行着半监督学习
  --实际生活中大量的数据是没有标签的，人工打标签成本较大

如下A和C有标签，都是精英，现在C无标签，怎么判断他是否为精英呢，比如ABC经常出入同样的场所，一起喝咖啡，是朋友等，可以基本推测C也是精英，这也是我们说的物以类聚，人以群分

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• 强化学习 (Reinforcement Learning): 基于环境而行动，已取得最大化预期利益

比如AI 玩超级玛丽，挂掉一次减一分，过关一次加一分，n轮下来看总得分，得分越高越好。AI程序就会自动想要获得更高的分数，相当于给他的一个奖励，去刺激他获得更高的分数，这样就会训练处一代比一代强的AI程序

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6-6 机器学习算法选择

• scikit-learn官网 http://scikit-learn.org/stable/index.html

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为什么回归叫regression（回归）

• 回归用于预测（比如股票），它的输出是连续的，与离散的分类不同
• 回归是英国生物学家兼统计学家高尔顿在研究人类遗传问题提出的
• 子代的身高有向父辈身高回归的趋势
• 后来预测性问题都叫做回归

机器学习的 “六部走”

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机器学习的 “关键三部”

• 找一系列函数来实现预期的功能： 建模问题
• 找一组合理的评价标准，来评估函数的好坏：评价问题
• 快速找到性能最佳的函数：优化问题（比如梯度下降就是个目的）

7 AI 会不会对人类产生威胁

• 威胁论：霍金（剑桥大学物理学家）、马斯克（特斯拉CEO）、（笔者倾向威胁论）
• 有用论：扎克博格（Facebook CEO）、皮查伊（谷歌CEO）

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8 什么是 过拟合（overfitting）

8-1 拟合的三种状态

• Underfitting: 欠拟合。样本不够或算法不精，测试样本特性没有学到
• Fitting right: 拟合完美。恰当地拟合测试叔叔，泛化能力强
• OverFitting: 过拟合。"一丝不苟"拟合测试数据，泛化能力弱

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回归（Regression）问题中的三种拟合状态

• 1 欠拟合，训练出的模型是一条直线，不能很好的表示测试数据的点的分布趋势，
• 2 好的拟合，能过比较好的表现测试数据的分布，比较好的预测新数据特性
• 3 过拟合，和测试数据完全拟合，拟合的过于好，但是无法预测新数据的特性
• 笔者认为，过拟合就是学成书呆子了，不能活学活用，无法适应新的环境

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• 分类（Classification）问题中三种拟合状态*

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8-2 解决过拟合的一些方法

• 降低数据量
• 正则化
• Dropout

Dropout: 丢弃、退出

• 下左全连接神经网，下右放弃一些点和连接，用部分连接去构建神经网络，这样就不会过分贴合训练数据，导致泛化能力差

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9 什么是深度学习

• 基于 深度神经网络 的学习研究称之为深度学习
• 隐藏层大于两个

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9-1 深度学习为什么兴起

• 大数据： 全球每天产生海量数据，大公司更是”大权在握“
• 强计算力：云计算、GPU、越来越强的CPU
• 复杂模型：一般来说隐藏层越多，效果越好
• 理论算法的丰富

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深度学习的形象比喻：恋爱

• 第一阶段 初恋期：相当于神经网络的输入层。不同的参数设置
• 第二阶段 磨合期：相当于神经网络的隐藏层。调整参数权重

1 女友喜欢逛街，调高逛街的权重（重要性）
2 女友喜欢榴莲味的蛋糕，此蛋糕权重调高
3 经过一段时间的调节，女友说你变好了不少，开心

1. 在神经网络里正向传播参数信号，经过隐藏层处理，输出结果
2. 计算和预期的差距（误差），通过BP算法 反向传播误差，调整(Tuning)网络参数权重(Weight)
3. 不断地进行： 正向传播 --> 计算误差 --> 反向传播 --> 调整权重

• 第三阶段 稳定期：相当于神经网络的输出层。输出结果与预期比较
• 最终结果：

• 磨合的好：结婚（神经网络模型合格）
• 磨合不好：分开（神经网络模型不合格）

• 其实不仅有调参，还涉及到模型的调整

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