先進人工智慧演算法為風險驅動演算法

Ⅰ 人工智慧演算法

演算法就分很多類，這里拿「合一」來作為介紹，為了應用推理規則（比如取式假言推理)，推理系統必須能夠判斷兩個表達式何時相同，也就是這兩個表達式何時匹配。在命題演算中，這是顯而易見的:兩個表達式是匹配的當且僅當它們在語句構成上相同。在謂詞演算中，表達式中變數的存在使匹配兩個語句的過程變得復雜。全稱例化允許用定義域中的項來替換全稱量化變數。這需要一個決策處理來判斷是否可以使變數替換產生的兩個或更多個表達式相同〈通常是為了應用推理規則)。合一是一種判斷什麼樣的替換可以使產生的兩個謂詞演算表達式匹配的演算法。我們在上-一節中已經看到了這個過程，VX( man(X)=mortal(X))中的×替換成了man( socrates)中的 soc-rates。合一和像假言推理這樣的推理規則允許我們對一系列邏輯斷言做出推理。為了做到這一點，必須把邏輯資料庫表示為合適的形式。這種形式的一個根本特徵是要求所有的變數都是全稱量化的。這樣便允許在計算替代時有完全的自由度。存在量化變數可以從資料庫語句中消除，方法是用使這個語句為真的常量來替代它們。如，可以把3× parent( X, tom)替代為表達式parent( bob, tom)或parent( mary , tom) ，假定在當前解釋下bob和 mary是tom的雙親。消除存在量化變數的處理會因這些替換的值可能依賴於表達式中的其他變數而變得復雜。

Ⅱ 人工智慧演算法有哪些

人工智慧演算法有：決策樹、隨機森林演算法、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰演算法、K均值演算法、Adaboost演算法、神經網路、馬爾可夫。

Ⅲ 信也科技王春平：價值觀在前的人工智慧演算法發展

9月27日,由瑪娜數據基金會主辦的「促進人工智慧演算法性別平等」報告發布會暨政策研討會在上海舉行,聯合國婦女署駐華辦公室高級項目官員馬雷軍、上海市浦東新區婦女聯合會副主席國雲丹、瑪娜數據基金會秘書長張唯、瑪娜數據基金會課題組專家負責人周旅軍、專家況琨,以及小米集團 科技 委員會技術向善議題召集人朱汐、信也集團首席演算法科學家王春平、Thought Works(中國)數據智能團隊解決方案架構師任添石等各界嘉賓出席了本次會議,共同探討如何促進人工智慧演算法中的性別平等。

作為金融 科技 企業信也 科技 集團的代表,也是在人工智慧領域取得優秀成就的女性從業者,王春平博士在會上闡述了其對於人工智慧在研究、應用中對於數據倫理、性別平等的觀點與建議。

人工智慧時代加速,促進性別平等即發展大前提

人工智慧自1956年被提出以來,短短60餘年的時間中,這項科學技術的飛速發展給人類 社會 帶來了不小的變化。人工智慧演算法是以數學方式或計算機代碼表達的意見,由演算法模型和數據輸入決定著預測的後果。

隨著人工智慧時代的加速到來,人類將生活在一個演算法無所不在的世界,隨著演算法決策開始介入並主導人類 社會 事務,演算法對人類的生活和未來都將產生不可估量的影響。基於此,由演算法偏見可能帶來的倫理風險也開始引起人們重視。單就性別角度而言,由於目前人工智慧領域目前仍處於男性主導的狀況,使得人工智慧演算法在日常應用中不自覺就容易出現 「性別歧視「的爭議。

據當日發布的《促進人工智慧演算法性別平等》報告(後文簡稱《報告》)介紹,目前人工智慧演算法的諸多應用場景中均存在一定的性別歧視現象。以人工智慧開放平台為例,一張「端著水果籃的男性」圖片被AI人臉識別平台檢測為「女性」,單獨截出頭像卻能夠被檢測為「男性」。在就業場景中,2018年亞馬遜公司的自動招聘演算法傾向於給關鍵詞含「女」字的簡歷打低分,降低了女性工作申請成功率,最後棄用了該招聘演算法。

信也 科技 首席科學家王春平表示:「人工智慧演算法的基礎是數據,但在實際生活中因為種種原因,沉澱下來的很多數據分布是有偏的,從而可能將 社會 中的一些偏見滲透進演算法中。作為人工智慧演算法的女性從業者,我認為需要通過多種方式去消除這些偏見。」

消除偏見與歧視,數據演算法從業者新課題

2019年,國家新一代人工智慧治理專業委員會發布《新一代人工智慧治理原則——發展負責任的人工智慧》,提出了人工智慧治理的框架和行動指南,明確提出要在數據獲取、演算法設計、技術開發、產品研發和應用過程中消除偏見和歧視。該委員會近日又發布了《新一代人工智慧倫理規范》,第十三條特別強調避免偏見歧視,在數據採集和演算法開發中,加強倫理審查,充分考慮差異化訴求,避免可能存在的數據與演算法偏見,努力實現人工智慧系統的普惠性、公平性和非歧視性。

「演算法中存在性別歧視問題,主要源於訓練AI的數據集反映了人類 社會 存在的性別偏見,而演算法工程師對這一問題缺乏意識,未將解決性別偏見納入開發需求,從而使得演算法放大了性別歧視。「瑪娜數據基金會課題組專家況坤表示。

據《報告》中專題 社會 調研的數據顯示,58%的人工智慧演算法從業者不知道演算法當中存在的性別偏見問題,73%的從業者不知道存在專門針對女性的惡意演算法。從業者對演算法性別平等的意識及能力亟需提升。

王春平博士表示,「對於在人工智慧演算法中盡可能地促進性別平等,我們認為首先需要從研發者的意識與環境培養開始。比如在信也 科技 集團內部,我們有很多公司政策都在保證並促進不同性別員工得到平等的機會。比如說我們會有比較完善針對人工智慧領域或數字化應用相關的培訓課程,這些課程包含了業務場景、演算法學習、工程化落地,會開放給所有職位的員工,並且會盡可能地幫助公司內部對於人工智慧演算法有興趣的員工參與一些實驗性的創新項目,為其提供平等的崗位機會。我們認為保障女性員工獲得公平的職業機會,為演算法開發團隊營造沒有明顯兩性區分的環境,並有意識消除演算法工程師們的性別偏見,對於人工智慧演算法在應用中盡可能實現性別平等是有益的。」

商業與倫理的平衡,價值觀在前的人工智慧演算法未來

人工智慧演算法獨特的運行邏輯導致人們 社會 生活的結構性場景發生了重大變化,加劇了決策者與相對人之間的「數字鴻溝」,人工智慧演算法獨特的運行邏輯正在深刻地改變著以往的生產方式和生活方式,並與人的行為形成了支配關系。這也表示,人們的行為可以藉助於數據演算法來預測甚至被改變。

對於企業來說,人工智慧演算法的准確為商業行為的執行提供了准確的預判,但同時演算法發展帶來的倫理問題、性別歧視問題同樣也是企業需要考慮的問題。

王春平博士認為,目前為止,人工智慧演算法在應用中反映的依然是相關性,在開發過程中考慮的因素與得到的決策結果之間,很大程度上只是相關。在很多應用里,性別可能是被引入的一個帶有相關性的干擾項,如何排除偏見,公平地看待不同的性別,但是又不會影響到最終的商業判斷准確性,具有不小挑戰。目前這個問題已經引起了重視,有很多從不同角度試圖解決這個問題的嘗試,比如基於因果推理理論,尋找與期望預測結果擁有直接因果關系的因素;通過創新性地構造特徵表徵空間,抑制某些帶有偏見的因素,比如由於性別帶來差異。

「雖然很多時候,基於商業行為,我們很難判定部分情況下演算法在偏好與偏見之間的界限,但是在演算法的創新開發過程中,作為人工智慧演算法工程師如果擁有正確的價值觀,就能盡可能提前審視並察覺歧視偏見的存在,很好地利用對於演算法的不斷更新去調整它帶來的問題,這是我們作為演算法開發者的使命與責任,也是人工智慧演算法發展的重要前提。」 王春平如是說到。

信也 科技 作為國內領先的金融 科技 企業之一,一直致力於推進 科技 應用與 社會 發展的互相融合與發展,尤其是在人工智慧領域,信也 科技 通過在開發過程中納入 社會 性別多元化視角,盡己所能為促進演算法中的性別平等而努力。作為企業,信也 科技 致力推動在內部技術開發中的客觀認識和理性反思,從而更好地促進 科技 發展。未來,信也 科技 將繼續通過技術的不斷創新,以確立正確價值觀,助力促進人工智慧時代的性別平等。

Ⅳ 人工智慧十大演算法

人工智慧十大演算法如下

線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機器學習演算法。線性回歸就是要找一條直線，並且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數據點。它試圖通過將直線方程與該數據擬合來表示自變數（x值）和數值結果（y值）。然後就可以用這條線來預測未來的值！

邏輯回歸（Logistic regression）與線性回歸類似，但它是用於輸出為二進制的情況（即，當結果只能有兩個可能的值）。對最終輸出的預測是一個非線性的S型函數，稱為logistic function, g()。

決策樹（Decision Trees）可用於回歸和分類任務。

樸素貝葉斯（Naive Bayes）是基於貝葉斯定理。它測量每個類的概率，每個類的條件概率給出x的值。這個演算法用於分類問題，得到一個二進制「是/非」的結果。看看下面的方程式。

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種用於分類問題的監督演算法。支持向量機試圖在數據點之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。為此，我們將數據項繪制為n維空間中的點，其中，n是輸入特徵的數量。在此基礎上，支持向量機找到一個最優邊界，稱為超平面（Hyperplane），它通過類標簽將可能的輸出進行最佳分離。

K-最近鄰演算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常簡單。KNN通過在整個訓練集中搜索K個最相似的實例，即K個鄰居，並為所有這些K個實例分配一個公共輸出變數，來對對象進行分類。

K-均值（K-means）是通過對數據集進行分類來聚類的。例如，這個演算法可用於根據購買歷史將用戶分組。它在數據集中找到K個聚類。K-均值用於無監督學習，因此，我們只需使用訓練數據X，以及我們想要識別的聚類數量K。

Ⅳ 人工智慧演算法簡介

人工智慧的三大基石—演算法、數據和計算能力，演算法作為其中之一，是非常重要的，那麼人工智慧都會涉及哪些演算法呢？不同演算法適用於哪些場景呢？

一、按照模型訓練方式不同可以分為監督學習（Supervised Learning），無監督學習（Unsupervised Learning）、半監督學習（Semi-supervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）四大類。

常見的監督學習演算法包含以下幾類：
（1）人工神經網路（Artificial Neural Network）類：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機（Boltzmann Machine）、卷積神經網路（Convolutional Neural Network）、Hopfield網路（hopfield Network）、多層感知器（Multilyer Perceptron）、徑向基函數網路（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經網路（Spiking Neural Network）等。
（2）貝葉斯類（Bayesin）：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）、多項樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴性評估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
貝葉斯信念網路（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網路（Bayesian Network，BN）等。
（3）決策樹（Decision Tree）類：分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5演算法（C4.5 Algorithm）、C5.0演算法（C5.0 Algorithm）、卡方自動交互檢測（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3演算法（ID3 Algorithm）、隨機森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）線性分類器（Linear Classifier）類：Fisher的線性判別（Fisher』s Linear Discriminant）
線性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、多項邏輯回歸（Multionmial Logistic Regression）、樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量機（Support Vector Machine）等。

常見的無監督學習類演算法包括：
（1） 人工神經網路（Artificial Neural Network）類：生成對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN），前饋神經網路（Feedforward Neural Network）、邏輯學習機（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。
（2） 關聯規則學習（Association Rule Learning）類：先驗演算法（Apriori Algorithm）、Eclat演算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth演算法等。
（3）分層聚類演算法（Hierarchical Clustering）：單連鎖聚類（Single-linkage Clustering），概念聚類（Conceptual Clustering）等。
（4）聚類分析（Cluster analysis）：BIRCH演算法、DBSCAN演算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類（Fuzzy Clustering）、K-means演算法、K均值聚類（K-means Clustering）、K-medians聚類、均值漂移演算法（Mean-shift）、OPTICS演算法等。
（5）異常檢測（Anomaly detection）類：K最鄰近（K-nearest Neighbor，KNN）演算法，局部異常因子演算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

常見的半監督學習類演算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分離（Low-density Separation）、基於圖形的方法（Graph-based Methods）、聯合訓練（Co-training）等。

常見的強化學習類演算法包含：Q學習（Q-learning）、狀態-行動-獎勵-狀態-行動（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度演算法（Policy Gradients）、基於模型強化學習（Model Based RL）、時序差分學習（Temporal Different Learning）等。

常見的深度學習類演算法包含：深度信念網路（Deep Belief Machines）、深度卷積神經網路（Deep Convolutional Neural Networks）、深度遞歸神經網路（Deep Recurrent Neural Network）、分層時間記憶（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波爾茲曼機（Deep Boltzmann Machine，DBM）、棧式自動編碼器（Stacked Autoencoder）、生成對抗網路（Generative Adversarial Networks）等。

二、按照解決任務的不同來分類，粗略可以分為二分類演算法（Two-class Classification）、多分類演算法（Multi-class Classification）、回歸演算法（Regression）、聚類演算法（Clustering）和異常檢測（Anomaly Detection）五種。
1.二分類（Two-class Classification）
（1）二分類支持向量機（Two-class SVM）：適用於數據特徵較多、線性模型的場景。
（2）二分類平均感知器（Two-class Average Perceptron）：適用於訓練時間短、線性模型的場景。
（3）二分類邏輯回歸（Two-class Logistic Regression）：適用於訓練時間短、線性模型的場景。
（4）二分類貝葉斯點機（Two-class Bayes Point Machine）：適用於訓練時間短、線性模型的場景。（5）二分類決策森林（Two-class Decision Forest）：適用於訓練時間短、精準的場景。
（6）二分類提升決策樹（Two-class Boosted Decision Tree）：適用於訓練時間短、精準度高、內存佔用量大的場景
（7）二分類決策叢林（Two-class Decision Jungle）：適用於訓練時間短、精確度高、內存佔用量小的場景。
（8）二分類局部深度支持向量機（Two-class Locally Deep SVM）：適用於數據特徵較多的場景。
（9）二分類神經網路（Two-class Neural Network）：適用於精準度高、訓練時間較長的場景。

解決多分類問題通常適用三種解決方案：第一種，從數據集和適用方法入手，利用二分類器解決多分類問題；第二種，直接使用具備多分類能力的多分類器；第三種，將二分類器改進成為多分類器今兒解決多分類問題。
常用的演算法：
（1）多分類邏輯回歸（Multiclass Logistic Regression）：適用訓練時間短、線性模型的場景。
（2）多分類神經網路（Multiclass Neural Network）：適用於精準度高、訓練時間較長的場景。
（3）多分類決策森林（Multiclass Decision Forest）：適用於精準度高，訓練時間短的場景。
（4）多分類決策叢林（Multiclass Decision Jungle）：適用於精準度高，內存佔用較小的場景。
（5）「一對多」多分類（One-vs-all Multiclass）：取決於二分類器效果。

回歸
回歸問題通常被用來預測具體的數值而非分類。除了返回的結果不同，其他方法與分類問題類似。我們將定量輸出，或者連續變數預測稱為回歸；將定性輸出，或者離散變數預測稱為分類。長巾的演算法有：
（1）排序回歸（Ordinal Regression）：適用於對數據進行分類排序的場景。
（2）泊松回歸（Poission Regression）：適用於預測事件次數的場景。
（3）快速森林分位數回歸（Fast Forest Quantile Regression）：適用於預測分布的場景。
（4）線性回歸（Linear Regression）：適用於訓練時間短、線性模型的場景。
（5）貝葉斯線性回歸（Bayesian Linear Regression）：適用於線性模型，訓練數據量較少的場景。
（6）神經網路回歸（Neural Network Regression）：適用於精準度高、訓練時間較長的場景。
（7）決策森林回歸（Decision Forest Regression）：適用於精準度高、訓練時間短的場景。
（8）提升決策樹回歸（Boosted Decision Tree Regression）：適用於精確度高、訓練時間短、內存佔用較大的場景。

聚類
聚類的目標是發現數據的潛在規律和結構。聚類通常被用做描述和衡量不同數據源間的相似性，並把數據源分類到不同的簇中。
（1）層次聚類（Hierarchical Clustering）：適用於訓練時間短、大數據量的場景。
（2）K-means演算法：適用於精準度高、訓練時間短的場景。
（3）模糊聚類FCM演算法（Fuzzy C-means，FCM）：適用於精確度高、訓練時間短的場景。
（4）SOM神經網路（Self-organizing Feature Map，SOM）：適用於運行時間較長的場景。
異常檢測
異常檢測是指對數據中存在的不正常或非典型的分體進行檢測和標志，有時也稱為偏差檢測。
異常檢測看起來和監督學習問題非常相似，都是分類問題。都是對樣本的標簽進行預測和判斷，但是實際上兩者的區別非常大，因為異常檢測中的正樣本（異常點）非常小。常用的演算法有：
（1）一分類支持向量機（One-class SVM）：適用於數據特徵較多的場景。
（2）基於PCA的異常檢測（PCA-based Anomaly Detection）：適用於訓練時間短的場景。

常見的遷移學習類演算法包含：歸納式遷移學習（Inctive Transfer Learning） 、直推式遷移學習（Transctive Transfer Learning）、無監督式遷移學習（Unsupervised Transfer Learning）、傳遞式遷移學習（Transitive Transfer Learning）等。

演算法的適用場景：
需要考慮的因素有：
（1）數據量的大小、數據質量和數據本身的特點
（2）機器學習要解決的具體業務場景中問題的本質是什麼？
（3）可以接受的計算時間是什麼？
（4）演算法精度要求有多高？
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原文鏈接： https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769

Ⅵ 人工智慧演算法解決新挑戰，智能演算法是什麼是如何運行的

由於人工智慧缺乏可解釋性，人們越來越關注人工智慧主體的接受和信任問題。多年來，對可解釋性的重視在計算機視覺、自然語言處理和序列建模等領域取得了巨大的進展。隨著時間的推移，這些類型的編碼指令變得比任何人想像的都更加全面和復雜。人工智慧演算法已經進入了這一領域。人工智慧演算法是機器學習的一個子領域，它引導計算機學習如何獨立工作。因此，為了優化程序並更快地完成工作，小工具將繼續學習。

人工智慧演算法也每天都在使用。盡管關於美國聯邦政府如何保護個人數據信息的問題尚不清楚，但對特定方面和通信的計算機軟體監控已經在防止國內外的重大恐怖行為。這只是人類使用人工智慧不斷發展和擴大的一種經驗。人類對人工智慧的使用拓寬了我們的視野，使事情變得更簡單、更安全，並使子孫後代更幸福。