為什麼要把數學模組化與當今火熱的人工智能放在一起？
首先，數學模組化在字面上可以分解成數學+模組化，即運用統計學、線性代數和積分學等數學知識，建構算法模型，通過模型來解決問題。數學模組化往往是沒有對與錯，隻有“更好”（better），就好像讓你評價兩個蘋果哪個更好吃，隻有好吃、不好吃或者更好吃，沒有對與錯。
人工智能（Artificial Intelligence, AI），你可以将其了解為是一種“黑科技”，人類通過它，讓計算機能夠“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”！
是以，《Python 3破冰人工智能》将從數學模組化入手，由淺入深地為讀者揭開AI的神秘面紗。
數學模組化
數學模組化與人工智能
1．數學模組化簡介
數學模組化是利用數學方法解決實際問題的一種實踐。即通過抽象、簡化、假設、引進變量等處理過程，将實際問題用數學方式表達，建立起數學模型，然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解。數學模組化可以通俗地了解為數學+模組化，即運用統計學、線性代數，積分學等數學知識，建構數學模型，通過模型解決問題。
按照傳統定義，數學模型是對于一個現實對象，為了一個特定目的（實際問題），做出必要的簡化假設（模型假設），根據對象的内在規律（業務邏輯、資料特征），運用适當的數學工具、計算機軟體，得到的一個數學結構。
亞裡士多德說，“智慧不僅僅存在于知識之中，而且還存在于應用知識的能力中”。數學模組化就是對數學知識最好的應用，通過數學模組化，你會發現，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 數學模組化流程
2．人工智能簡介
對于普通大衆來說，可能是近些年才對其有所了解，其實人工智能在幾十年以前就被學者提出并得到一定程度的發展，伴随着大資料技術的迅猛發展而被引爆。
（1）人工智能的誕生
最初的人工智能其實是20世紀30至50年代初一系列科學研究進展交彙的産物。1943年，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和瓦爾特·皮茨（Walter Pitts）首次提出“神經網絡”概念。1950年，阿蘭·圖靈（Alan Turing）提出了著名的“圖靈測試”，即如果一台機器能夠與人類展開對話（通過電傳裝置）而不能被辨識出其機器身份，那麼稱這台機器則具有智能。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（Marvin Minsky）與他的同學一起建造了第一台神經網絡機，并将其命名為 SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）。不過，這些都隻是前奏，一直到1956年的達特茅斯會議，“Artificial Intelligence”（人工智能）這個詞才被真正确定下來，并一直沿用至今，這也是目前AI誕生的一個标志性事件。
▲圖1-2 達特茅斯會議參會者50年後聚首照[1]
[1] 達特茅斯會議參會者50年後再聚首，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge和Ray Solomonoff（攝于2006年），圖檔版權歸原作者所有。
在20世紀50年代，人工智能相關的許多實際應用一般是從機器的“邏輯推理能力”開始着手研究。然而對于人類來說，更進階的邏輯推理的基礎是“學習能力”和“規劃能力”，我們現在管它叫“強化學習”與“遷移學習”。可以想象，“邏輯推理能力”在一般人工智能系統中不能起到根本的、決定性的作用。目前，在資料、運算能力、算法模型、多元應用的共同驅動下，人工智能的定義正從用計算機模拟人類智能，演進到協助引導提升人類智能，如圖1-3所示。
▲圖1-3 下一代人工智能
（圖檔來源《新一代人工智能發展白皮書》）
（2）人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，它是研究開發用于模拟、延伸和擴充人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它企圖了解智能的實質，并生産出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識别、圖像識别、自然語言處理和專家系統等。
人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技産品，将會是人類智慧的“容器”，也可能超過人的智能。
（3）人工智能、機器學習、深度學習
下面我們來介紹下主要與人工智能相關的幾個概念，要搞清它們的關系，最直覺的表述方式就是同心圓，如圖1-4所示，最先出現的是理念，然後是機器學習，當機器學習繁榮之後就出現了深度學習，今天的人工智能大爆發是由深度學習驅動的。
▲圖1-4 AI、機器學習、深度學習的關系
人工智能（AI）、機器學習（ML）、深度學習（DL）的關系為DL⊆ML⊆AI。
人工智能，即AI是一個寬泛的概念，人工智能的目的就是讓計算機能夠像人一樣思考。機器學習是人工智能的分支，它是人工智能的重要核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。深度學習是機器學習研究中的一個新領域，推動了機器學習的發展，并拓展了人工智能的領域範圍。甚至有觀點認為，深度學習可能就是實作未來強AI的突破口。
可以把人工智能比喻成孩子大腦，機器學習是讓孩子去掌握認知能力的過程，而深度學習是這個過程中很有效率的一種教學體系。
是以可以這樣概括：人工智能是目的、結果；深度學習、機器學習是方法、工具。
本書講解了人工智能、機器學習、深度學習的相關應用，它們之間的關系，常見的機器學習算法等知識，希望你通過對本書的學習，深刻了解這些概念，并可以輕而易舉地給别人講解。
3．數學模組化與人工智能關系
無論是數學模組化還是人工智能，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，解決實際問題。在研究人工智能過程中需要數學模組化思維，是以數學模組化對于人工智能非常關鍵。
下面通過模拟一個場景來了解人工智能與數學模組化之間的關系。
▲圖1-5 AI 機器人
某患者到醫院就診，在現實生活中，醫生根據病人的一系列體征與症狀，判斷病人患了什麼病。醫生會親切地詢問患者的症狀，通過各種專項檢查，最後進行确診。在人工智能下，則考慮通過相應算法來實作上述過程，如德國的輔助診斷産品Ada學習了大量病例來輔助提升醫生診病的準确率。
情景①：如果用數學模組化方法解決，那麼就通過算法建構一個恰當的模型，也就是通過圖1-1所示的數學模組化流程來解決問題。
情景②：如果用人工智能方法解決，那麼就要制造一個會診斷疾病的機器人。機器人如何才能精準診斷呢？這就需要利用人工智能技術手段，比如采用一個“人工智能”算法模型，可能既用了機器學習算法，也用了深度學習算法，不管怎樣，最終得到的是一個可以落地的疾病預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，人工智能離不開數學模組化。在解決一個人工智能的問題過程中，我們将模型的建立與求解進行了放大，以使其結果更加精準，如圖1-6所示。
▲圖1-6 AI下對數學模組化的流程修正
可見，從數學模組化的角度去學習人工智能不失為一種合适的方法。
作者：黃海濤
編輯推薦：
- 數學基礎：從曆年數學模組化競賽入手，解讀人工智能中的數學方法。
- 程式設計實踐：100餘個代碼執行個體，全面講解網絡爬蟲、資料存儲與資料分析等内容。
- 算法應用：實戰案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應用場景。
本書創新性地從數學模組化競賽入手，深入淺出地講解了人工智能領域的相關知識。本書内容基于Python 3.6，從人工智能領域的數學出發，到Python在人工智能場景下的關鍵子產品；從網絡爬蟲到資料存儲，再到資料分析；從機器學習到深度學習，涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。
此外，本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了算法特性，個别案例算法來自于工作經驗總結，力求幫助讀者學以緻用。
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