學習人工智能必須攻克三道門檻：數學基礎、英語水準與程式設計技術

基于人工智能的發展優勢，很多小夥伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。下面，給大家具體分析一下人工智能入門的三道門檻。

門檻一：數學基礎

我們應該了解過，無論對于大資料還是對于人工智能而言，其實核心就是資料，通過整理資料、分析資料來實作的，是以數學成為了人工智能入門的必修課程！數學基礎知識蘊含着處理智能問題的基本思想與方法，也是了解複雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數學基礎知識，具體來說包括：

1、線性代數：如何将研究對象形式化？

事實上，線性代數不僅僅是人工智能的基礎，更是現代數學和以現代數學作為主要分析方法的衆多學科的基礎。從量子力學到圖像處理都離不開向量和矩陣的使用。而在向量和矩陣背後，線性代數的核心意義在于提供了⼀種看待世界的抽象視角：萬事萬物都可以被抽象成某些特征的組合，并在由預置規則定義的架構之下以靜态和動态的方式加以觀察。

着重于抽象概念的解釋而非具體的數學公式來看，線性代數要點如下：線性代數的本質在于将具體事物抽象為數學對象，并描述其靜态和動态的特性；向量的實質是 n 維線性空間中的靜止點；線性變換描述了向量或者作為參考系的坐标系的變化，可以用矩陣表示；矩陣的特征值和特征向量描述了變化的速度與方向。

總之，線性代數之于人工智能如同加法之于高等數學，是一個基礎的工具集。

2、機率論：如何描述統計規律？

除了線性代數之外，機率論也是人工智能研究中必備的數學基礎。随着連接配接主義學派的興起，機率統計已經取代了數理邏輯，成為人工智能研究的主流工具。在資料爆炸式增長和計算力指數化增強的今天，機率論已經在機器學習中扮演了核心角色。

同線性代數一樣，機率論也代表了一種看待世界的方式，其關注的焦點是無處不在的可能性。頻率學派認為先驗分布是固定的，模型參數要靠最大似然估計計算；貝葉斯學派認為先驗分布是随機的，模型參數要靠後驗機率最大化計算；正态分布是最重要的一種随機變量的分布。

3、數理統計：如何以小見大？

在人工智能的研究中，數理統計同樣不可或缺。基礎的統計理論有助于對機器學習的算法和資料挖掘的結果做出解釋，隻有做出合理的解讀，資料的價值才能夠展現。數理統計根據觀察或實驗得到的資料來研究随機現象，并對研究對象的客觀規律做出合理的估計和判斷。

雖然數理統計以機率論為理論基礎，但兩者之間存在方法上的本質差別。機率論作用的前提是随機變量的分布已知，根據已知的分布來分析随機變量的特征與規律；數理統計的研究對象則是未知分布的随機變量，研究方法是對随機變量進行獨立重複的觀察，根據得到的觀察結果對原始分布做出推斷。

用一句不嚴謹但直覺的話講：數理統計可以看成是逆向的機率論。數理統計的任務是根據可觀察的樣本反過來推斷總體的性質；推斷的工具是統計量，統計量是樣本的函數，是個随機變量；參數估計通過随機抽取的樣本來估計總體分布的未知參數，包括點估計和區間估計；假設檢驗通過随機抽取的樣本來接受或拒絕關于總體的某個判斷，常用于估計機器學習模型的泛化錯誤率。

4、最優化理論：如何找到最優解？

本質上講，人工智能的目标就是最優化：在複雜環境與多體互動中做出最優決策。幾乎所有的人工智能問題最後都會歸結為一個優化問題的求解，因而最優化理論同樣是人工智能必備的基礎知識。最優化理論研究的問題是判定給定目标函數的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函數取到最大值 (最小值) 的數值。如果把給定的目标函數看成一座山脈，最優化的過程就是判斷頂峰的位置并找到到達頂峰路徑的過程。

通常情況下，最優化問題是在無限制情況下求解給定目标函數的最小值；線上性搜尋中，确定尋找最小值時的搜尋方向需要使用目标函數的一階導數和二階導數；置信域算法的思想是先确定搜尋步長，再确定搜尋方向；以人工神經網絡為代表的啟發式算法是另外一類重要的優化方法。

5、資訊論：如何定量度量不确定性？

近年來的科學研究不斷證明，不确定性就是客觀世界的本質屬性。換句話說，上帝還真就擲骰子。不确定性的世界隻能使用機率模型來描述，這促成了資訊論的誕生。

資訊論使用“資訊熵”的概念，對單個信源的資訊量和通信中傳遞資訊的數量與效率等問題做出了解釋，并在世界的不确定性和資訊的可測量性之間搭建起一座橋梁。

總之，資訊論處理的是客觀世界中的不确定性；條件熵和資訊增益是分類問題中的重要參數；KL 散度用于描述兩個不同機率分布之間的差異；最大熵原理是分類問題彙總的常用準則。

6、形式邏輯：如何實作抽象推理？

1956 年召開的達特茅斯會議宣告了人工智能的誕生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者們，包括約翰·麥卡錫、赫伯特·西蒙、馬文·闵斯基等未來的圖靈獎得主，他們的願景是讓“具備抽象思考能力的程式解釋合成的物質如何能夠擁有人類的心智。”通俗地說，理想的人工智能應該具有抽象意義上的學習、推理與歸納能力，其通用性将遠遠強于解決國際象棋或是圍棋等具體問題的算法。

如果将認知過程定義為對符号的邏輯運算，人工智能的基礎就是形式邏輯；謂詞邏輯是知識表示的主要方法；基于謂詞邏輯系統可以實作具有自動推理能力的人工智能；不完備性定理向“認知的本質是計算”這一人工智能的基本理念提出挑戰。

門檻二：英語水準

這裡說的英語，不是說的英語四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價值的文獻都是來自國外，是以想要在人工智能方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，是以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水準。

門檻三：程式設計技術

就像大多數軟體應用程式的開發一樣，開發人員也在使用多種語言來編寫人工智能項目，但是現在還沒有任何一種完美的程式設計語言是可以完全速配人工智能項目的。程式設計語言的選擇往往取決于對人工智能應用程式的期望功能。關于最佳人工智能程式設計語言的争論從未停止，目前比較常用的5種人工智能程式設計語言包括：Python、C ++、Java、Lisp、Prolog。

Python

由于其文法的簡單性和多功能性，Python成為開發人員最喜歡的人工智能開發程式設計語言。Python最打動人心的地方之一就是便攜性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用。允許使用者建立互動式的、解釋的、子產品化的、動态的、可移植的和進階的代碼。另外，Python是一種多範式程式設計語言，支援面向對象，過程式和功能式程式設計風格。由于其簡單的函數庫和理想的結構，Python支援神經網絡和NLP解決方案的開發。

優點：Python有豐富多樣的庫和工具。支援算法測試，而無需實作它們。Python的面向對象設計提高了程式員的生産力。與Java和C ++相比，Python的開發速度更快。

缺點：習慣使用Python來編寫人工智能程式的程式員很難适應其它語言的文法。與C++和Java不同的是，Python需要在解釋器的幫助下工作，這就會拖慢在AI開發中的編譯和執行速度。此外，Python不适合移動計算。

C ++

優點：C++是最快的計算機語言，如果你的人工智能項目對于時間特别敏感，那麼C++是很好的選擇，它提供更快的執行時間和更快的響應時間（這也是為什麼它經常應用于搜尋引擎和遊戲）。C++允許廣泛使用算法，并且在使用統計人工智能技術方面是有效的。另一個重要的因素是C++支援在開發中重用代碼。此外，C ++适用于機器學習和神經網絡。

缺點：C ++僅适用于實作特定系統或算法的核心或基礎，多任務處理不佳。它遵循自下而上的方法，是以非常複雜。

Java

Java也是一種多範式語言，遵循面向對象的原則和一次寫入讀取/随處運作(WORA)的原則。它是一種AI程式設計語言，可以在任何支援它的平台上運作，而無需重新編譯。

在各種項目的開發中，Java都是常用語言之一，它不僅适用于NLP和搜尋算法，還适用于神經網絡。

Lisp

Lisp是一門計算機程式設計語言，是繼Fortran之後的第二古老的程式設計語言。随着時間的推移，LISP逐漸發展成為一種強大的、動态的編碼語言。有人認為Lisp是最好的人工智能程式設計語言，因為它為開發人員提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其靈活性可以快速進行原型設計和實驗，當然這也反過來促進Lisp在AI開發中的發展，例如，Lisp有一個獨特的宏系統，有助于開發和實作不同級别的智能。

與大多數人工智能程式設計語言不同，Lisp在解決特定問題時更加高效，因為它适應了開發人員編寫解決方案的需求，非常适合于歸納邏輯項目和機器學習。

但很少有開發人員熟悉Lisp程式設計。作為一種較古老的程式設計語言，Lisp需要配置新的軟體和硬體來适應它的使用。

Prolog

Prolog也是古老的程式設計語言之一，與Lisp一樣，它也是人工智能項目開發的常用語言，擁有靈活架構的機制，它是一種基于規則和聲明性的語言，包含了決定其人工智能編碼語言的事實和規則。Prolog支援基本的機制，例如模式比對、基于樹的資料結構和人工智能程式設計的自動回溯。除了在人工智能項目中廣泛使用外，Prolog還用于建立醫療系統。

人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，是以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵!