在當今科技飛速發展的時代，人工智慧（Artificial Intelligence）作為模擬人類智慧的前沿科技，是最具影響力的技術之一，其核心在於通過演算法與數據驅動實現感知、學習與決策能力。人工智慧廣泛應用於各個領域，是第四次工業革命的核心技術驅動力。本文將深入淺出地介紹 AI 的基礎知識，包括流派、演算法思想、機器學習的任務類型與工作流程、以及其中涉及的數據和數學知識，並以鳶尾花分類為案例，拆解機器學習過程，説明大家瞭解理論與實踐相結合的知識體系。

一、人工智慧流派

人工智慧（Artificial Intelligence）並不是簡單的“投入多少人工，就能產生多少智慧”，它是通過演算法與數據來實現智慧化的決策。人工智慧的演算法代價很高，它不能解決所有問題，所有的智慧都需要通過野蠻的數據計算來置換，從工程應用的角度來說，優先選擇簡單有效的方式，人工智慧是最後的選擇。人工智慧主要有三大流派：

行為主義人工智慧

擁有一套自動控制系統，能感知外界的變化，並自動做出相應的反饋，比如工業機器人，包括：機械臂、機器人、機器狗、無人機等，還有比較熱門的具身智慧。

符號主義人工智慧

最典型的應用是專家系統，缺點是泛化能力不足，比較依賴知識圖譜、大模型+知識庫，需人工構建知識庫，難以處理模糊的規則及超出知識庫之外的情況。

聯結主義人工智慧

聯結主義主張類比人腦設計，通過模仿人類的大腦，用全連接方式代替機器學習，深度學習就是聯結主義人工智慧的典型應用，包括用卷積網路用來生成圖像視頻、迴圈神經網路和多頭（自）注意力機制對應時序數據、基於transformer架構的GPT模型等。特點是泛化能力強，善於處於非線性問題。

融合統一是發展趨勢

大模型對 NLP 的整合、多模態對 CV 和 NLP 的整合，以及具身智慧（動作+多模態大模型）的發展，都在一定程度上推動著人工智慧的加速融合，理論上聯結主義用數據驅動學習、符號主義用知識約束推理、行為主義用環境感知反覆運算，而現實任務往往需要三者結合，人們需要的是具有自主感知、認知、決策、學習、執行以及社會協作能力的通用人工智慧體，這種“混合智慧”更接近人類的多維度認知方式。

二、人工智慧演算法思想

在數學當中有函數對應關係：y=f(x)，在人工智慧領域中黑盒思想是我們理解計算方式的第一法則，給計算機指定一個解決思路，具體的解決過程是計算機去完成。即有輸入：x，有轉換關係：F(x)，有輸出：y。

傳統演算法是基於規則的演算法，適用於規則比較清晰的場景，比如在多輪對話任務的智慧客服系統，因為規則是人為規定的，所以這類系統對人的業務熟練度要求比較高，但是對計算機的性能要求相對低，特點是執行速度快，演演算法和時間、空間的複雜度低。

人工智慧演算法是基於數據的經過訓練和推理的演算法。訓練階段：從老數據，一般叫訓練集中挖掘規律，構建演算法規則，然後進行推理，即把規律作用於新數據（測試集），這種經過訓練推理的方法適用於規則比較模糊的場景，特點是執行速度慢，對計算機性能的要求很高，需要大量的數據與算力，對演演算法工程師的要求低，執行效果的魯棒性特別好，泛化能力極強，但解釋性差。

三、機器學習（Machine Learning）的任務類型與學習方式

廣義的機器學習主要是一個研究如何讓計算機通過數據學習規律，並利用這些規律進行預測和決策的過程。這裡的Machine並非物理意義上的機器，可以理解為電腦軟硬體組織；Learning可以理解為一個系統或平台經歷了某些過程后，性能得到提升，這個過程為學習，是個動態過程。

3.1 機器學習任務類型

分類：將數據樣本劃分到定義好的類別中，比如鳶尾花根據花瓣和花萼的屬性，將它分為3種類別，類別標籤可以用0、1、2來表示，通常放在樣本數據的最後一列。

回歸：根據輸入特徵來預測一個值，跟分類任務不同，回歸任務預測的值通常是連續的值，比如根據房子的城市、地段、大小等預測房價。

聚類：將數據樣本劃分成不同的組，同一組的樣本具有較高的相似性，比如將具有相似消費行為的客戶分成一組，以便企業進行精準運營。

3.2 機器學習的學習方式

人工智慧要按照訓練數據有無標籤可分為有監督學習、無監督學習和自監督學習

有監督學習：有特徵、有標籤，在分類問題中，標籤是在有限的類別中選擇一個，比如：性別、左右、對錯等，在鳶尾花分類任務中，共幾百個樣本，4個特徵，3個類別；回歸問題的標籤為連續變數，通常用來預測一個值：比如：身高、年齡、股價等。

無監督學習：有特徵、無標籤，即通過模型自主從數據中提取資訊，比如降維演算法、聚類演算法，通過無監督學習可以將高維數據降維，去除冗餘資訊，降低計算成本。

自監督學習：base大模型的訓練進行學習，讓模型自動從數據中挖掘出有價值的特徵，比如利用大量無標籤數據進行預訓練，學習到通用的特徵表示后再進行進行微調，提升模型的性能。

四、機器學習的工作流程

如果決定要用人工智慧去解決一個問題，具體的步驟為：

1.分析問題

從巨集觀角度分析問題，確定輸入和輸出以及任務類型，比如做一個中英翻譯器，輸入中文，輸出英文；房價預測輸入房子特徵資訊，輸出價格；人臉檢測輸入圖片，輸出檢測到的人臉。

2. 採集數據

根據輸入和輸出構建數據集，在機器學習領域，數據集通常以二維表格形式呈現，一行一個樣本，一列一個特徵，最後一列是標籤或回歸數值。按照訓練數據的特點，可選擇對數據進行預處理，常見的機器學習數據預處理方法有：

• 中心化：數據範圍較大、偏移某個基準明顯，減去均值使數據範圍圍繞0點波動，這樣可以減少數據的偏移影響，讓模型更容易學習數據的規律。
• 標準化：特徵尺度、量綱不同、且演算法關注分佈規律時，將數據減均值再除以標準差，縮放到均值為0、標準差1的正態分佈，確保不同特徵在模型訓練中具有相同的重要性。
• 歸一化：不同數據取值範圍懸殊，例如，一個特徵的取值範圍在 0 到 1000 之間，而另一個特徵的取值範圍在 0 到 1 之間，將每個樣本數據減去樣本最小值再除以樣本的最大值減去最小值，會將數據壓縮到[0，1]之間，使得不同特徵在模型訓練中具有相同的權重，有助於提高模型的收斂速度和穩定性。

3. 模型選擇與訓練

根據任務和數據特點遴選一種合適的演算法，將處理好的數據給演算法去學習，完成模型的訓練，挖掘出輸入與輸出之間具體的映射關係。常見的分類演算法有KNN：K值鄰近演算法、GNB：高斯貝葉斯演算法、DT：決策樹演算法、SVM：支援向量機演算法、RF：隨機森林演算法、EL：集成學習演算法等，在實際案例中需要遵循引入模型、構建模型、訓練模型的過程。

4. 模型評估

對訓練的模型進行驗證和調參工作，通過各種評估指標來衡量模型的效果，如準確率、召回率、F1 值等，找到預測效果最理想的模型參數。

5. 上線部署

工程部署、系統集成，進行當地語系化部署、雲端部署或者邊緣部署，雲端部署適合數據量較大、計算資源需求高的場景；邊緣部署更注重即時性和數據隱私，適用於對回應速度要求高的場景，如政務系統、智慧安防監控等。

6. 模型推理

把規則作用於新的數據進行預測，並依據新的數據不斷反覆運算升級。

機器學習的經典案例：鳶尾花分類任務

1. 分析問題，確定輸入和輸出

在人工智慧演算法中，所有的實體都需要變成數位才能被計算和預測，如何將一個實體數位化呢？一般用這個實體的特徵或者屬性來描述，比如：顏色、大小、重量等，這就需要對業務有足夠的瞭解，比如鳶尾花的四個屬性（特徵）：花瓣長、花瓣寬、花萼長、花萼寬，最後一列為類別編號。

2. 數據採集與預處理

比如每個類別各採集50朵花，按照一行一個樣本，一列一個特徵組成特徵矩陣。對樣本進行切割，分為訓練集、測試集和驗證集，通常會按照60:20:20 或者70:15:15的比例來劃分。本次案例分為訓練集和測試集，測試集佔20%，並確保每次切分的數據保持一致。

3. 選擇演算法

完成輸入到輸出的映射，我們選擇 KNN 演算法進行訓練。KNN 演算法通過計算測試集與訓練集每個特徵之間的距離，選擇距離最近的 K 個樣本，再根據這 K 個樣本的類別來判斷測試樣本的類別。

4. 模型評估與部署

用準確率評估鳶尾花分類任務，最終得到的準確率為96.7%，這是一個比較不錯的數據，表明 KNN 演算法在該任務上表現良好，可以應用到相似場景中，比如在農業鄰域中，通過提取植物的特徵（如葉片形狀、顏色、花朵特徵等）對不同品種進行分類。

五、人工智慧中的數據和數學知識

5.1 python數據三劍客

人工智慧依賴向量化和矩陣化程式設計，與線性代數密切相關，比如經常用到矩陣乘法，計算過程需要高性能的計算資源，在數據科學中按照維度定義和處理數據。python為人工智慧提供了豐富的庫和工具，最常用的庫有：

• Numpy：進行科學計算，向量化、矩陣化計算，ndarray是 NumPy 庫的核心數據結構，是一個具有相同數據類型（如整數、浮點數等）和固定大小的多維容器，容器中每個元素都有相同的數據類型，並且在記憶體中是連續存儲的。例如，一維的ndarray就像一個清單，二維的ndarray類似矩陣，而更高維度的ndarray可以表示更複雜的數據結構，在ndarray結構中，標量（scalar）、向量(vector)、矩陣(matrix)和張量(tensor)，分別表示0維、1維、二維和三維以上的數據。
• Matplotlib：對數據可視化，用一行代碼就能實現繪圖，直觀理解數據的分佈和特徵。
• Pandas：二維數據分析神器，提供了高效的數據結構和數據處理函數，方便對二維數據的讀取、清洗、轉換等操作。

深度學習常用的框架有pytorch、tensorflow，pytorch可在官網下載，支援安裝gpu和cpu版本。

5.2 數學知識

矩陣

人工智慧中處理的大量數據通常以矩陣形式存儲和表示，機器學習中對矩陣的處理包括：

• 矩陣分解：用於抽取資訊，比如矩陣的特徵向量和特徵值。
• 特徵分解：進行特徵分解的矩陣必須是方陣，奇異值分解可以適用於任何矩陣，在PCA降維演算法中，能説明提取數據的主要特徵，降低數據的維度，從而提高演算法的效率和性能。假設有三個矩陣，分別為A:[m, k]，B:[k, n]，C:[m, n]，則AB=C。

樣本相似度度量

1）歐氏距離

建立個直角座標系，把每個樣本看作一個點，有多少特徵就有多少維度的歐氏空間，歐氏距離是歐氏空間中用於衡量兩個點之間距離的一種度量方式，比如在聚類演算法中衡量數據點之間的相似性；在鳶尾花分類任務中，遍歷計算測試集與訓練集中各個樣本的歐氏距離，找出與測試集樣本最接近的K個點，距離越小越相似。

在二維平面上，設兩個點α（x1, x2）、β（x3, x4），

則α和β兩點之間的歐氏距離為：

2）點乘積和餘弦相似度

每個樣本可以看作一個向量空間內的向量，樣本的相似度度量方法可以用餘弦相似度和點乘積來計算

向量的模（長度）：

點乘積：

點乘積的值不僅與向量的模（長度）有關，還和向量的方向相關，當兩向量夾角為0時，點乘積值最大，兩個向量越相似，反之亦然。

餘弦相似度：

餘弦取值範圍在[−1,1]之間，值越接近 1 表示兩個向量的方向越趨同，則樣本越相似；值越接近 -1 表示兩個向量方向相反；值接近 0 表示兩個向量近乎正交，即樣本差異較大。

正太分佈

在現實世界中，許多數據都近似服從正態分佈，在機器學習中，我們把每個特徵數據看作相互獨立，通常也假設數據服從正態分佈，均值和方差是描述正態分佈的關鍵參數，在計算時可以簡化模型計算的複雜度。除此之外，在數據預處理時，對於數據的中心化、標準化和歸一化處理也需要均值和標準差。

均值：均值是一組數據的算術平均數，反映了特徵數據的中心位置，對於一組數據x1, x2,…xn，其均值為：

方差：方差用來衡量一組數據的離散程度，方差越大，數據分佈越分散；方差越小，數據分佈越集中。對於一組數據x1, x2,…xn，其方差為：

上圖顯示均值都為0時，擁有不同方差數據的分佈特點，其中x代表均值，var代表方差

理論上我們需要求出所有數據的準確方差值，在實際計算場景中，數據量往往非常大，獲取和計算數據成本太高，需用樣本方差代替總體方差去計算。整體方差是在所有數據參與的前提下計算出的值，樣本方差是從總體中抽取一部分數據作為樣本。

標準差：標準差是方差的平方根，與方差的作用類似也是用於衡量數據的離散程度，正太分佈以均值為中心，標準差越大，數據分佈越分散，圖像越扁平；方差越小，數據分佈越集中，圖像越窄長。對於一組數據x1, x2,…xn，其標準差為：