人工智能的算法

❶ 人工智能的原理是什么

人工智能的原理，简单的形容就是：

人工智能=数学计算。

机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”

但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。

所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：

A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。

B、然后，有针对性地计算。

——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！

在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？

这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。

仔细想一下，人类是怎样学习的？

人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。

当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。

不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：

人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。

机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。

这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。

它就是仗着算力蛮干而已！力气活。

具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。

（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）

它需要两个前提条件：

1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；

2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。

所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。

神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！

现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。

目前AI常见的应用领域：

图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。

自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。

神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。

当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，

这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。

——机器仍然是笨笨的。

更多神佑深度的人工智能知识，想要了解，可以私信询问。

❷ 人工智能是什么 什么是人工智能算法

《博弈圣经》人工智能的定义；人们把理性看成智能、把智能看成（0、1、2、）三维数码、把三维数码看成逻辑，人工智能，也就是理性的三维数码逻辑（+-×÷）精确的运算。

博弈圣经着作人的理论学说；人工智能是什么，人们必须知道什么是思考、什么是思想、什么是智慧？才能对人工智能有一点粗略的认知。

博弈圣经着作人的理论学说；感觉、思维、意识，形成的观念，它会自我构成一致性的思考；它会通过文化的传播方式，以唯心主义的自信、以及对唯物主义认识的思考、在第三空地里产生思想；《博弈圣经》智慧的定义；智慧就是文化进程中独创的执行力。（智能，是理性的三维数码逻辑（+-×÷）的精确运算。

博弈圣经着作人的理论学说；人工智能是数字化三维支点测量，博弈取胜的人工智能，选择一次，都要经过4加、2减、2乘、1除的运算；运算就是对三维支点的运算、三维支点的测量、三维支点的寻找；人工智能是对“天平两端与支点”，也类似于“杠杆两端与支点”对三维空间上的数字、开启数字逻辑的精密运算，测量其支点上，有关效应、常数、一个小目标，精准的给出，使自己提前知道未来取胜的结果。（提前知道一组组数字代码中，给定的“地天代码”数字，就是赢的博文尺度，同时“人天代码”会精准的显示赢了多少。）

博弈圣经着作人的理论学说；国正论的非绝对对立性，相当于“天平两端与支点”类似于“杠杆两端与支点”量化成四两拨千斤“粒湍体博文代码”；⑧1000-4668091=3047.6000（+-×÷）的精确运算，建立的人工智能，他使计算机开始模仿博弈取胜的智慧；
三维支点感知、
三维支点思考、
三维支点意念、
它在三维支点上，进行的数码逻辑运算给出了三个结果；
支点常数加1，结果小于1为神学，（人天代码加地码4000斤+1（-5000斤）=-1000斤）；
支点常数加1，结果大于1为科学，（人天代码加地码4000斤+1（5000斤）=+9000斤）；
天人代码能够被地码整除（30000斤÷5000斤），天人代码又能被地人代码减、下余一个小数为支点常数（效应、一个小目标）它的结果一定要小于1为博学，（30000斤-26000斤=4000斤）。
博弈取胜的人工智能，“粒湍体博文代码”，是人类认识未知世界，分别计算，神学、科学、博学，使用的数码逻辑法则；
支点常数加1，结果小于1为神学，
支点常数加1，结果大于1为科学，
1除1减，支点常数小于1为博学。
它让每一个人的手指上充满人工智能，点击计算机键盘，体验神学、科学、博学，观赏人与自然博弈的神通，“一人、一指、一键，赢天下”。

❸ 最常见的人工智能算法都有哪些

神经网络算法、蚁群算法、混合蛙跳算法、蜂群算法。

❹ 人工智能方面有哪些算法

模式识别需要非常好的概率论，数理统计；另外会用到少量矩阵代数，随机过程和高数中的一些运算，当然是比较基础的；如果要深入的话恐怕需要学泛函，但是一般情况下不需要达到这种深度。神经网络，遗传算法等智能算法在模式识别有非常重要的应用，但是一般不需要学习计算机学科的人工智能，我们控制有一个交叉学科叫做智能控制是讲这些的，智能控制不需要什么基础，有中学数学的集合和对空间有一点点的了解就足够了，模糊数学的基础是包含在这门学科里的。

❺ 人工智能算法

编程与推理没有关系，编程的智能建立在“是非”之上，以中断判断为基础。推箱子有很多种判断，比如2*2*2……结果会特别多，而编程只是控制其中某一步，这样每一步都有2种情况，相乘后，软件就会有很多种通过方法，太多了。比如棋类软件，我们只要控制某些局部，这些局部组成了“人工智能”，而局部本身是“非智能”的，这么说明白？
即使是人脑的智能，本质上还是电信号的中断处理，处理的速度“即人的聪明”，与人脑中数据库的优化与数据量有关，也就是人脑的智能，其实是机械电子搜索匹配过程……

❻ 人工智能的分类算法是什么

人工智能的分类是两大类中之一，另一个是预测，分类就是使用模型学习分类模式