人工智能，离我们还远么？

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前言

你还记得<终结者2>里面的T800么？他一直守护着童年时期的约翰

你还记得<人工智能>中的小男孩大卫吗？他渴望变成真正的人类小孩重新回到莫妮卡妈妈身边。

你还记得<黑客帝国>中的墨菲斯药丸吗？你会选择蓝色（沉沦虚幻世界）还是红色（前进去看真相）。

你还记得<超能陆战队>中腆着肚子的大白吗？ 它萌萌的外表以及善良的心灵治愈了无数人。

在人工智能还处于萌芽期的时候，人类用大量的影视文学作品表达对人工智能的渴望与想象，温情的、感人的、高智商的、邪恶的……

浪潮再涌

　　现在人工智能的浪潮再次涌动，内部蕴含的巨大能量即将喷薄而出。

　　很多女生抱怨自己的男朋友竟然没有siri会撩人；

　　人类终于听到了人工智能真切又清晰的问候。人工智能技术给我们的生活工作带来了极大的改变，我们进入“智享生活”时代，人工智能技术已经无处不在。

智享生活

　　在金融行业，各大金融机构的提供24小时在线的智能客服，人机交互解答用户有关产品与服务的问题。

　　在医疗行业，人工智能辅助诊断系统先识别病症，再进行病情分析，最后提出诊断意见及预警报告评估。

　　在汽车行业，谷歌无人驾驶，利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求等。

　　在零售行业，阿里无人超市，消费者在购物过程中会体验到自动身份识别、商品位置侦测、线上购物车清单自动生成和移动支付等。

国家战略

　　人工智能不仅是生活中的改变、企业间的竞争，更上升到国家战略高度。

　　2017年，中美两地人工智能投资大热。美国发布《人工智能：自动化和经济》，敦促政府确保美国AI领先地位。中国出台《新一代人工智能发展规划》，首次将人工智能发展提高到国家战略层面，明确了我国新一代人工智能发展的战略目标。

我们来讲一下机器学习

现今，机器学习已应用于多个领域，远超出大多数人的想象，下面就是假想的一日，其中很多场景都会碰到机器学习：假设你想起今天是某位朋友的生日，打算通过邮局给她邮寄一张生日贺卡。你打开浏览器搜索趣味卡片，搜索引擎显示了10个最相关的链接。你认为第二个链接最符合你的要求，点击了这个链接，搜索引擎将记录这次点击，并从中学习以优化下次搜索结果。然后，你检查电子邮件系统，此时垃圾邮件过滤器已经在后台自动过滤垃圾广告邮件，并将其放在垃圾箱内。接着你去商店购买这张生日卡片，并给你朋友的孩子挑选了一些尿布。结账时，收银员给了你一张1美元的优惠券，可以用于购买6罐装的啤酒。之所以你会得到这张优惠券，是因为款台收费软件基于以前的统计知识，认为买尿布的人往往也会买啤酒。然后你去邮局邮寄这张贺卡，手写识别软件识别出邮寄地址，并将贺卡发送给正确的邮车。当天你还去了贷款申请机构，查看自己是否能够申请贷款，办事员并不是直接给出结果，而是将你最近的金融活动信息输入计算机，由软件来判定你是否合格。最后，你还去了赌场想找些乐子，当你步入前门时，尾随你进来的一个家伙被突然出现的保安给拦了下来。“对不起，索普先生，我们不得不请您离开赌场。我们不欢迎老千。”

上面提到的所有场景，都有机器学习软件的存在。现在很多公司使用机器学习软件改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气，等等。随着技术指数级增长，我们不仅需要使用更好的工具解析当前的数据，而且还要为将来可能产生的数据做好充分的准备。

ML算法

• 监督学习

• 无监督学习

• 强化学习(强化算法通常通过反复试验来学习最佳行为。它们通常用于机器人的训练，机器人可以通过在碰到障碍物后接收负面反馈来学习避免碰撞。近期的alphago zero就是采用的强化学习的方法，来完成实验的。)

监督学习算法

1. 线性回归

2. Logistic回归

3. CART

4. 朴素贝叶斯

5. KNN

无监督学习算法

1. Apriori

2. K-means

3. PCA

4. 随机森林装袋

5. Boosting with AdaBoost

大量的经济活动都依赖于信息，我们不能在海量的数据中迷失，机器学习将有助于我们穿越数据雾霭，从中抽取出有用的信息。

Pyhong语言的优势

基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言

1. Python的语法清晰

2. 易于操作纯文本文件

3. 使用广泛，存在大量的开发文档。

可执行伪代码

Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executablepseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。

Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。

Python比较流行

Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。

Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形。

Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。虽然Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。

男怕嫁错郎，女怕入错行。对于我们这一代人来说，有幸生于人工智能的新时代，会一门手艺这个时代非常重要，对于程序员来说，想要从事AI和机器学习相关的工作，最好的语言莫过于Python。很多程序员参与对于Python和其他几种流行编程语言的比较，大部分人都承认，Python简单易学，通俗易懂，符合人性设计，Python和其他语言的比较，正如拼音输入法与五笔输入法的比较一样，Python对于复杂的人工智能是一剂清凉剂。 高效的执行在于更加普适的理解，Python的高效就在于有巨大的支撑，又能广泛被理解，这使得每一项工作获得的理解力更加强，这是其他语言无法比拟的。仅凭这一点，Python作为AI和机器学习的最佳语言或许有些道理，