首先，人們需要了解什么是AI算法？簡單地說，AI算法是使機器能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)模型。它們有不同的形式，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法從標(biāo)記的例子中學(xué)習(xí)，而非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法則從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。標(biāo)記的數(shù)據(jù)是用預(yù)定義的目標(biāo)值進行注釋的數(shù)據(jù)，而未標(biāo)記的數(shù)據(jù)是未分配任何目標(biāo)值的數(shù)據(jù)。強化學(xué)習(xí)算法通過試錯來學(xué)習(xí)，因此在游戲(如國際象棋和圍棋)和機器人行業(yè)中非常流行。

十種常用的AI算法：

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感來自人類的大腦，用于圖像和語音識別以及自然語言處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的基本思想是輸入數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)通過人工神經(jīng)元層發(fā)送數(shù)據(jù)。每個神經(jīng)元從上一層獲取信息并計算輸出，然后將其傳遞到下一層。深度學(xué)習(xí)使用多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是當(dāng)今幾乎所有AI應(yīng)用程序的首選架構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次使用是在20世紀50年代。

（2）支持向量機（SVM）

支持向量機（SVM）用于分類和回歸問題，其工作原理是找到分離不同數(shù)據(jù)點組的最佳直線或曲線（稱為“超級平臺”）。然后，這個超級平臺可以用來預(yù)測新數(shù)據(jù)點屬于哪一組。支持向量機（SVM）可以告訴人們哪些電子郵件是否是垃圾郵件，并被廣泛用于生物信息學(xué)、金融和計算機視覺等領(lǐng)域。

（3）決策樹

決策樹是一種用于進行預(yù)測的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。它的工作原理是根據(jù)所選特征的值將數(shù)據(jù)遞歸地劃分為子集。

（4）隨機森林

隨機森林是決策樹的延伸。它們通過組合多個決策樹的結(jié)果來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

（5）K-means聚類

K-means聚類是一種無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法，它根據(jù)數(shù)據(jù)點的相似性將數(shù)據(jù)點劃分為K個聚類(不同的子集)。K的值由用戶預(yù)先定義或使用算法確定，它在圖像分割和文檔聚類等領(lǐng)域很有用。

（6）梯度增強

梯度增強是一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過結(jié)合許多弱模型的結(jié)果來構(gòu)建預(yù)測模型。它被用于網(wǎng)絡(luò)搜索排名和在線廣告。

（7）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感來自于人類大腦的視覺皮層，可以自動從圖像中學(xué)習(xí)邊緣和角落等特征。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通用的，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是專門用于處理網(wǎng)格數(shù)據(jù)(如像素)的網(wǎng)絡(luò)，因此用于圖像和視頻處理。

（8）長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于處理語音和文本等順序數(shù)據(jù)，因此對語音識別、機器翻譯和手寫文字識別非常有用。

（9）主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)是一種通過將數(shù)據(jù)投影到低維空間來降低數(shù)據(jù)維數(shù)的技術(shù)。它被用于人臉識別和圖像壓縮。

（10）Apriori算法

Apriori是一種關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法，這是一種通過識別變量之間的頻繁模式、關(guān)聯(lián)或相關(guān)性來發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中變量之間關(guān)系的技術(shù)。在市場購物分析中，識別經(jīng)常一起購買的商品是很受歡迎的。

當(dāng)人們與AI互動時，就是在與這些算法進行互動。人們傾向于將AI系統(tǒng)擬人化，但這對理解AI來說是沒有必要的。因為這只是數(shù)學(xué)問題，而且有局限性，其中的一個限制是對數(shù)據(jù)的依賴。AI算法需要采用大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才能得到有效的訓(xùn)練。在AI中，需要更多更好的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。相比之下，一個人只需要通過一個例子就能學(xué)到更多的知識，也就是人更具備舉一反三的能力。

AI系統(tǒng)的普及應(yīng)用需要滿足以下條件中的一個或幾個：

（1）擴展假設(shè)是正確的(簡單地增加更多的數(shù)據(jù)和計算將產(chǎn)生人工通用智能（AGI）)。

（2）與生物路徑（例如飛機實現(xiàn)飛行，但設(shè)計得并不像鳥類）相比，大型語言模型（LLM）代表了一條可行的通用智能替代路徑。

（3）需要新的或創(chuàng)新的算法和架構(gòu)，使AI系統(tǒng)能夠從一個或幾個例子中學(xué)習(xí)任何知識(這樣的系統(tǒng)可能需要一個有凝聚力的世界模型和虛擬/物理體現(xiàn))。

我們從AI那里學(xué)到了什么?

AI雖然功能強大，令人敬畏，但它也僅僅是一套基于公認的數(shù)學(xué)原理、概率和統(tǒng)計學(xué)的優(yōu)化算法。目前還不清楚，一個融入AI的信息處理系統(tǒng)在什么時候會成為一個完全實現(xiàn)的有意識的數(shù)字生物，而且它的能力超過了人類的思維。然而，有一點是明確的，我們正在進入一個新時代，而不斷增加的數(shù)據(jù)和計算資源正在改變我們所知道的世界。