先进人工智能算法为风险驱动算法

Ⅰ 人工智能算法

算法就分很多类，这里拿“合一”来作为介绍，为了应用推理规则（比如取式假言推理)，推理系统必须能够判断两个表达式何时相同，也就是这两个表达式何时匹配。在命题演算中，这是显而易见的:两个表达式是匹配的当且仅当它们在语句构成上相同。在谓词演算中，表达式中变量的存在使匹配两个语句的过程变得复杂。全称例化允许用定义域中的项来替换全称量化变量。这需要一个决策处理来判断是否可以使变量替换产生的两个或更多个表达式相同〈通常是为了应用推理规则)。合一是一种判断什么样的替换可以使产生的两个谓词演算表达式匹配的算法。我们在上-一节中已经看到了这个过程，VX( man(X)=mortal(X))中的×替换成了man( socrates)中的 soc-rates。合一和像假言推理这样的推理规则允许我们对一系列逻辑断言做出推理。为了做到这一点，必须把逻辑数据库表示为合适的形式。这种形式的一个根本特征是要求所有的变量都是全称量化的。这样便允许在计算替代时有完全的自由度。存在量化变量可以从数据库语句中消除，方法是用使这个语句为真的常量来替代它们。如，可以把3× parent( X, tom)替代为表达式parent( bob, tom)或parent( mary , tom) ，假定在当前解释下bob和 mary是tom的双亲。消除存在量化变量的处理会因这些替换的值可能依赖于表达式中的其他变量而变得复杂。

Ⅱ 人工智能算法有哪些

人工智能算法有：决策树、随机森林算法、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔可夫。

Ⅲ 信也科技王春平：价值观在前的人工智能算法发展

9月27日,由玛娜数据基金会主办的“促进人工智能算法性别平等”报告发布会暨政策研讨会在上海举行,联合国妇女署驻华办公室高级项目官员马雷军、上海市浦东新区妇女联合会副主席国云丹、玛娜数据基金会秘书长张唯、玛娜数据基金会课题组专家负责人周旅军、专家况琨,以及小米集团 科技 委员会技术向善议题召集人朱汐、信也集团首席算法科学家王春平、Thought Works(中国)数据智能团队解决方案架构师任添石等各界嘉宾出席了本次会议,共同探讨如何促进人工智能算法中的性别平等。

作为金融 科技 企业信也 科技 集团的代表,也是在人工智能领域取得优秀成就的女性从业者,王春平博士在会上阐述了其对于人工智能在研究、应用中对于数据伦理、性别平等的观点与建议。

人工智能时代加速,促进性别平等即发展大前提

人工智能自1956年被提出以来,短短60余年的时间中,这项科学技术的飞速发展给人类 社会 带来了不小的变化。人工智能算法是以数学方式或计算机代码表达的意见,由算法模型和数据输入决定着预测的后果。

随着人工智能时代的加速到来,人类将生活在一个算法无所不在的世界,随着算法决策开始介入并主导人类 社会 事务,算法对人类的生活和未来都将产生不可估量的影响。基于此,由算法偏见可能带来的伦理风险也开始引起人们重视。单就性别角度而言,由于目前人工智能领域目前仍处于男性主导的状况,使得人工智能算法在日常应用中不自觉就容易出现 “性别歧视“的争议。

据当日发布的《促进人工智能算法性别平等》报告(后文简称《报告》)介绍,目前人工智能算法的诸多应用场景中均存在一定的性别歧视现象。以人工智能开放平台为例,一张“端着水果篮的男性”图片被AI人脸识别平台检测为“女性”,单独截出头像却能够被检测为“男性”。在就业场景中,2018年亚马逊公司的自动招聘算法倾向于给关键词含“女”字的简历打低分,降低了女性工作申请成功率,最后弃用了该招聘算法。

信也 科技 首席科学家王春平表示:“人工智能算法的基础是数据,但在实际生活中因为种种原因,沉淀下来的很多数据分布是有偏的,从而可能将 社会 中的一些偏见渗透进算法中。作为人工智能算法的女性从业者,我认为需要通过多种方式去消除这些偏见。”

消除偏见与歧视,数据算法从业者新课题

2019年,国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》,提出了人工智能治理的框架和行动指南,明确提出要在数据获取、算法设计、技术开发、产品研发和应用过程中消除偏见和歧视。该委员会近日又发布了《新一代人工智能伦理规范》,第十三条特别强调避免偏见歧视,在数据采集和算法开发中,加强伦理审查,充分考虑差异化诉求,避免可能存在的数据与算法偏见,努力实现人工智能系统的普惠性、公平性和非歧视性。

“算法中存在性别歧视问题,主要源于训练AI的数据集反映了人类 社会 存在的性别偏见,而算法工程师对这一问题缺乏意识,未将解决性别偏见纳入开发需求,从而使得算法放大了性别歧视。“玛娜数据基金会课题组专家况坤表示。

据《报告》中专题 社会 调研的数据显示,58%的人工智能算法从业者不知道算法当中存在的性别偏见问题,73%的从业者不知道存在专门针对女性的恶意算法。从业者对算法性别平等的意识及能力亟需提升。

王春平博士表示,“对于在人工智能算法中尽可能地促进性别平等,我们认为首先需要从研发者的意识与环境培养开始。比如在信也 科技 集团内部,我们有很多公司政策都在保证并促进不同性别员工得到平等的机会。比如说我们会有比较完善针对人工智能领域或数字化应用相关的培训课程,这些课程包含了业务场景、算法学习、工程化落地,会开放给所有职位的员工,并且会尽可能地帮助公司内部对于人工智能算法有兴趣的员工参与一些实验性的创新项目,为其提供平等的岗位机会。我们认为保障女性员工获得公平的职业机会,为算法开发团队营造没有明显两性区分的环境,并有意识消除算法工程师们的性别偏见,对于人工智能算法在应用中尽可能实现性别平等是有益的。”

商业与伦理的平衡,价值观在前的人工智能算法未来

人工智能算法独特的运行逻辑导致人们 社会 生活的结构性场景发生了重大变化,加剧了决策者与相对人之间的“数字鸿沟”,人工智能算法独特的运行逻辑正在深刻地改变着以往的生产方式和生活方式,并与人的行为形成了支配关系。这也表示,人们的行为可以借助于数据算法来预测甚至被改变。

对于企业来说,人工智能算法的准确为商业行为的执行提供了准确的预判,但同时算法发展带来的伦理问题、性别歧视问题同样也是企业需要考虑的问题。

王春平博士认为,目前为止,人工智能算法在应用中反映的依然是相关性,在开发过程中考虑的因素与得到的决策结果之间,很大程度上只是相关。在很多应用里,性别可能是被引入的一个带有相关性的干扰项,如何排除偏见,公平地看待不同的性别,但是又不会影响到最终的商业判断准确性,具有不小挑战。目前这个问题已经引起了重视,有很多从不同角度试图解决这个问题的尝试,比如基于因果推理理论,寻找与期望预测结果拥有直接因果关系的因素;通过创新性地构造特征表征空间,抑制某些带有偏见的因素,比如由于性别带来差异。

“虽然很多时候,基于商业行为,我们很难判定部分情况下算法在偏好与偏见之间的界限,但是在算法的创新开发过程中,作为人工智能算法工程师如果拥有正确的价值观,就能尽可能提前审视并察觉歧视偏见的存在,很好地利用对于算法的不断更新去调整它带来的问题,这是我们作为算法开发者的使命与责任,也是人工智能算法发展的重要前提。” 王春平如是说到。

信也 科技 作为国内领先的金融 科技 企业之一,一直致力于推进 科技 应用与 社会 发展的互相融合与发展,尤其是在人工智能领域,信也 科技 通过在开发过程中纳入 社会 性别多元化视角,尽己所能为促进算法中的性别平等而努力。作为企业,信也 科技 致力推动在内部技术开发中的客观认识和理性反思,从而更好地促进 科技 发展。未来,信也 科技 将继续通过技术的不断创新,以确立正确价值观,助力促进人工智能时代的性别平等。

Ⅳ 人工智能十大算法

人工智能十大算法如下

线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x值）和数值结果（y值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！

逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况（即，当结果只能有两个可能的值）。对最终输出的预测是一个非线性的S型函数，称为logistic function, g()。

决策树（Decision Trees）可用于回归和分类任务。

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出x的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是/非”的结果。看看下面的方程式。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。为此，我们将数据项绘制为n维空间中的点，其中，n是输入特征的数量。在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。

K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。KNN通过在整个训练集中搜索K个最相似的实例，即K个邻居，并为所有这些K个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。

K-均值（K-means）是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到K个聚类。K-均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据X，以及我们想要识别的聚类数量K。

Ⅳ 人工智能算法简介

人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？

一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。

常见的监督学习算法包含以下几类：
（1）人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。
（2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。
（3）决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant）
线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。

常见的无监督学习类算法包括：
（1） 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。
（2） 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。
（3）分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。
（4）聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。
（5）异常检测（Anomaly detection）类：K最邻近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

常见的半监督学习类算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分离（Low-density Separation）、基于图形的方法（Graph-based Methods）、联合训练（Co-training）等。

常见的强化学习类算法包含：Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型强化学习（Model Based RL）、时序差分学习（Temporal Different Learning）等。

常见的深度学习类算法包含：深度信念网络（Deep Belief Machines）、深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）、深度递归神经网络（Deep Recurrent Neural Network）、分层时间记忆（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）、栈式自动编码器（Stacked Autoencoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）等。

二、按照解决任务的不同来分类，粗略可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（Anomaly Detection）五种。
1.二分类（Two-class Classification）
（1）二分类支持向量机（Two-class SVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。
（2）二分类平均感知器（Two-class Average Perceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（3）二分类逻辑回归（Two-class Logistic Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（4）二分类贝叶斯点机（Two-class Bayes Point Machine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-class Decision Forest）：适用于训练时间短、精准的场景。
（6）二分类提升决策树（Two-class Boosted Decision Tree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景
（7）二分类决策丛林（Two-class Decision Jungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。
（8）二分类局部深度支持向量机（Two-class Locally Deep SVM）：适用于数据特征较多的场景。
（9）二分类神经网络（Two-class Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。

解决多分类问题通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。
常用的算法：
（1）多分类逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）：适用训练时间短、线性模型的场景。
（2）多分类神经网络（Multiclass Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
（3）多分类决策森林（Multiclass Decision Forest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。
（4）多分类决策丛林（Multiclass Decision Jungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。
（5）“一对多”多分类（One-vs-all Multiclass）：取决于二分类器效果。

回归
回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。长巾的算法有：
（1）排序回归（Ordinal Regression）：适用于对数据进行分类排序的场景。
（2）泊松回归（Poission Regression）：适用于预测事件次数的场景。
（3）快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）：适用于预测分布的场景。
（4）线性回归（Linear Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（5）贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。
（6）神经网络回归（Neural Network Regression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
（7）决策森林回归（Decision Forest Regression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。
（8）提升决策树回归（Boosted Decision Tree Regression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。

聚类
聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。
（1）层次聚类（Hierarchical Clustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。
（2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。
（3）模糊聚类FCM算法（Fuzzy C-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。
（4）SOM神经网络（Self-organizing Feature Map，SOM）：适用于运行时间较长的场景。
异常检测
异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。
异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有：
（1）一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。
（2）基于PCA的异常检测（PCA-based Anomaly Detection）：适用于训练时间短的场景。

常见的迁移学习类算法包含：归纳式迁移学习（Inctive Transfer Learning） 、直推式迁移学习（Transctive Transfer Learning）、无监督式迁移学习（Unsupervised Transfer Learning）、传递式迁移学习（Transitive Transfer Learning）等。

算法的适用场景：
需要考虑的因素有：
（1）数据量的大小、数据质量和数据本身的特点
（2）机器学习要解决的具体业务场景中问题的本质是什么？
（3）可以接受的计算时间是什么？
（4）算法精度要求有多高？
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原文链接： https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769

Ⅵ 人工智能算法解决新挑战，智能算法是什么是如何运行的

由于人工智能缺乏可解释性，人们越来越关注人工智能主体的接受和信任问题。多年来，对可解释性的重视在计算机视觉、自然语言处理和序列建模等领域取得了巨大的进展。随着时间的推移，这些类型的编码指令变得比任何人想象的都更加全面和复杂。人工智能算法已经进入了这一领域。人工智能算法是机器学习的一个子领域，它引导计算机学习如何独立工作。因此，为了优化程序并更快地完成工作，小工具将继续学习。

人工智能算法也每天都在使用。尽管关于美国联邦政府如何保护个人数据信息的问题尚不清楚，但对特定方面和通信的计算机软件监控已经在防止国内外的重大恐怖行为。这只是人类使用人工智能不断发展和扩大的一种经验。人类对人工智能的使用拓宽了我们的视野，使事情变得更简单、更安全，并使子孙后代更幸福。