為什么要把數(shù)學(xué)建模與當(dāng)今火熱的人工智能放在一起？

首先，數(shù)學(xué)建模在字面上可以分解成數(shù)學(xué)+建模，即運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)和積分學(xué)等數(shù)學(xué)知識，構(gòu)建算法模型，通過模型來解決問題。數(shù)學(xué)建模往往是沒有對與錯(cuò)，只有“更好”（better），就好像讓你評價(jià)兩個(gè)蘋果哪個(gè)更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，沒有對與錯(cuò)。

人工智能（ArtificialIntelligence,AI），你可以將其理解為是一種“黑科技”，人類通過它，讓計(jì)算機(jī)能夠“更好”地像人一樣思考。可以說“算法模型”是人工智能的“靈魂”，沒有算法模型，一切都是“水中月”“鏡中花”！

因此，《Python 3破冰人工智能》將從數(shù)學(xué)建模入手，由淺入深地為讀者揭開AI的神秘面紗。

數(shù)學(xué)建模簡介

數(shù)學(xué)建模是利用數(shù)學(xué)方法解決實(shí)際問題的一種實(shí)踐。即通過抽象、簡化、假設(shè)、引進(jìn)變量等處理過程，將實(shí)際問題用數(shù)學(xué)方式表達(dá)，建立起數(shù)學(xué)模型，然后運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)學(xué)方法及計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行求解。數(shù)學(xué)建?？梢酝ㄋ椎乩斫鉃閿?shù)學(xué)+建模，即運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)，積分學(xué)等數(shù)學(xué)知識，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，通過模型解決問題。

按照傳統(tǒng)定義，數(shù)學(xué)模型是對于一個(gè)現(xiàn)實(shí)對象，為了一個(gè)特定目的（實(shí)際問題），做出必要的簡化假設(shè)（模型假設(shè)），根據(jù)對象的內(nèi)在規(guī)律（業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)特征），運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具、計(jì)算機(jī)軟件，得到的一個(gè)數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。

亞里士多德說，“智慧不僅僅存在于知識之中，而且還存在于應(yīng)用知識的能力中”。數(shù)學(xué)建模就是對數(shù)學(xué)知識最好的應(yīng)用，通過數(shù)學(xué)建模，你會發(fā)現(xiàn)，生活中很多有意思的事情都可以靠它來解決，其流程如圖1-1所示。

▲圖1-1數(shù)學(xué)建模流程

人工智能簡介

對于普通大眾來說，可能是近些年才對其有所了解，其實(shí)人工智能在幾十年以前就被學(xué)者提出并得到一定程度的發(fā)展，伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展而被引爆。

（1）人工智能的誕生

最初的人工智能其實(shí)是20世紀(jì)30至50年代初一系列科學(xué)研究進(jìn)展交匯的產(chǎn)物。1943年，沃倫·麥卡洛克（WarrenMcCulloch）和瓦爾特·皮茨（WalterPitts）首次提出“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”概念。1950年，阿蘭·圖靈（AlanTuring）提出了著名的“圖靈測試”，即如果一臺機(jī)器能夠與人類展開對話（通過電傳設(shè)備）而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺機(jī)器則具有智能。直到如今，圖靈測試仍然是人工智能的重要測試手段之一。1951年，馬文·明斯基（MarvinMinsky）與他的同學(xué)一起建造了第一臺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)，并將其命名為SNARC（StochasticNeuralAnalogReinforcementCalculator）。不過，這些都只是前奏，一直到1956年的達(dá)特茅斯會議，“ArtificialIntelligence”（人工智能）這個(gè)詞才被真正確定下來，并一直沿用至今，這也是目前AI誕生的一個(gè)標(biāo)志性事件。

▲圖1-2 達(dá)特茅斯會議參會者50年后聚首照[1]

[1]達(dá)特茅斯會議參會者50年后再聚首，左起：TrenchardMore、JohnMcCarthy、MarvinMinsky、OliverSelfridge和RaySolomonoff（攝于2006年），圖片版權(quán)歸原作者所有。

在20世紀(jì)50年代，人工智能相關(guān)的許多實(shí)際應(yīng)用一般是從機(jī)器的“邏輯推理能力”開始著手研究。然而對于人類來說，更高級的邏輯推理的基礎(chǔ)是“學(xué)習(xí)能力”和“規(guī)劃能力”，我們現(xiàn)在管它叫“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”與“遷移學(xué)習(xí)”?？梢韵胂?，“邏輯推理能力”在一般人工智能系統(tǒng)中不能起到根本的、決定性的作用。當(dāng)前，在數(shù)據(jù)、運(yùn)算能力、算法模型、多元應(yīng)用的共同驅(qū)動下，人工智能的定義正從用計(jì)算機(jī)模擬人類智能，演進(jìn)到協(xié)助引導(dǎo)提升人類智能，如圖1-3所示。

▲圖1-3 下一代人工智能（圖片來源《新一代人工智能發(fā)展白皮書》）

（2）人工智能的概念

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”，也可能超過人的智能。

（3）人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)

下面我們來介紹下主要與人工智能相關(guān)的幾個(gè)概念，要搞清它們的關(guān)系，最直觀的表述方式就是同心圓，如圖1-4所示，最先出現(xiàn)的是理念，然后是機(jī)器學(xué)習(xí)，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)繁榮之后就出現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)，今天的人工智能大爆發(fā)是由深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的。

▲圖1-4 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、深度學(xué)習(xí)（DL）的關(guān)系為DL?ML?AI。

人工智能，即AI是一個(gè)寬泛的概念，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人一樣思考。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的分支，它是人工智能的重要核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，推動了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，并拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍。甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)可能就是實(shí)現(xiàn)未來強(qiáng)AI的突破口。

可以把人工智能比喻成孩子大腦，機(jī)器學(xué)習(xí)是讓孩子去掌握認(rèn)知能力的過程，而深度學(xué)習(xí)是這個(gè)過程中很有效率的一種教學(xué)體系。

因此可以這樣概括：人工智能是目的、結(jié)果；深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)是方法、工具。

本書講解了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的相關(guān)應(yīng)用，它們之間的關(guān)系，常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等知識，希望你通過對本書的學(xué)習(xí)，深刻理解這些概念，并可以輕而易舉地給別人講解。

數(shù)學(xué)建模與人工智能關(guān)系

無論是數(shù)學(xué)建模還是人工智能，其核心都是算法，最終的目的都是通過某種形式來更好地為人類服務(wù)，解決實(shí)際問題。在研究人工智能過程中需要數(shù)學(xué)建模思維，所以數(shù)學(xué)建模對于人工智能非常關(guān)鍵。

下面通過模擬一個(gè)場景來了解人工智能與數(shù)學(xué)建模之間的關(guān)系。

▲圖1-5AI 機(jī)器人

某患者到醫(yī)院就診，在現(xiàn)實(shí)生活中，醫(yī)生根據(jù)病人的一系列體征與癥狀，判斷病人患了什么病。醫(yī)生會親切地詢問患者的癥狀，通過各種專項(xiàng)檢查，最后進(jìn)行確診。在人工智能下，則考慮通過相應(yīng)算法來實(shí)現(xiàn)上述過程，如德國的輔助診斷產(chǎn)品Ada學(xué)習(xí)了大量病例來輔助提升醫(yī)生診病的準(zhǔn)確率。

情景①：如果用數(shù)學(xué)建模方法解決，那么就通過算法構(gòu)建一個(gè)恰當(dāng)?shù)哪Ｐ?，也就是通過圖1-1所示的數(shù)學(xué)建模流程來解決問題。

情景②：如果用人工智能方法解決，那么就要制造一個(gè)會診斷疾病的機(jī)器人。機(jī)器人如何才能精準(zhǔn)診斷呢？這就需要利用人工智能技術(shù)手段，比如采用一個(gè)“人工智能”算法模型，可能既用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，也用了深度學(xué)習(xí)算法，不管怎樣，最終得到的是一個(gè)可以落地的疾病預(yù)測人工智能解決方案。讓其具有思考、聽懂、看懂、邏輯推理與運(yùn)動控制能力，如圖1-5所示。

通過上面的例子可以看出，人工智能離不開數(shù)學(xué)建模。在解決一個(gè)人工智能的問題過程中，我們將模型的建立與求解進(jìn)行了放大，以使其結(jié)果更加精準(zhǔn)，如圖1-6所示。

▲圖1-6 AI下對數(shù)學(xué)建模的流程修正

可見，從數(shù)學(xué)建模的角度去學(xué)習(xí)人工智能不失為一種合適的方法。

編輯推薦：

• 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：從歷年數(shù)學(xué)建模競賽入手，解讀人工智能中的數(shù)學(xué)方法。

• 編程實(shí)踐：100余個(gè)代碼實(shí)例，全面講解網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。

• 算法應(yīng)用：實(shí)戰(zhàn)案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應(yīng)用場景。

本書創(chuàng)新性地從數(shù)學(xué)建模競賽入手，深入淺出地講解了人工智能領(lǐng)域的相關(guān)知識。本書內(nèi)容基于Python3.6，從人工智能領(lǐng)域的數(shù)學(xué)出發(fā)，到Python在人工智能場景下的關(guān)鍵模塊；從網(wǎng)絡(luò)爬蟲到數(shù)據(jù)存儲，再到數(shù)據(jù)分析；從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)，涉及自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和知識圖譜等。

此外，本書還提供了近140個(gè)代碼案例和大量圖表，全面系統(tǒng)地闡述了算法特性，個(gè)別案例算法來自于工作經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，力求幫助讀者學(xué)以致用。