你可能每天都在使用AI，从手机上的语音助手到电商网站的商品推荐，但你知道这些强大的AI系统是由哪些核心要素构建起来的吗？想象一下，要建造一座宏伟的大厦，你需要设计图纸、高质量的材料、合适的工具和强大的机械，一个高效的人工智能系统也是如此。构建人工智能的四大模块包括：算法、数据、硬件和软件，本文将从高层次介绍AI模型中常用的算法部分。
文章目录
- 一、什么是算法？
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- [1.1 算法如何学习？](#1.1 算法如何学习？)
- 二、常见AI算法类别
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- [2.1 分类和回归 -- 监督学习](#2.1 分类和回归 -- 监督学习)
- [2.2 排序和聚类 -- 无监督学习](#2.2 排序和聚类 -- 无监督学习)
- 三、算法透明度
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- [3.1 透明算法](#3.1 透明算法)
- [3.2 黑盒算法](#3.2 黑盒算法)
一、什么是算法？
简单来说，算法就是一套明确的指令，用于执行特定任务或解决问题，就像人类根据菜谱进行做菜一样，算法就是计算机的"菜谱"，本质上就是一个"输入-处理-输出"模型。算法支撑着我们如今看到的各种先进功能，从歌曲推荐这种简单的操作，到自动驾驶这种复杂的任务。
1.1 算法如何学习？
和传统程序固定性能的算法不同，人工智能算法通常具有随时间推移学习和改进的能力。随着处理的数据越来越多，AI算法会不断调整其理解能力，那么AI算法是如何学习和改进的？
AI 的学习机制依赖于一套反馈系统：
这种反馈通常以"损失函数和参数"的形式出现，损失函数是衡量算法执行任务能力的指标，损失函数量化了算法实际输出与预期输出之间的差异，损失函数值越低，性能越好。
- 损失函数 (Loss Function)： 衡量算法实际输出与预期输出之间的差异，可以理解为 AI 衡量自己犯错程度的指标，损失函数值越低，性能越好。
- 优化过程： 当损失函数表明结果不理想时，算法就会进行优化，调整其内部参数（Parameters）。参数是算法在优化过程中调整的内部设置。本质上这是算法从过去的错误中学习的方式，参数越多，算法的复杂度通常也越高（例如深度学习模型有数百万个甚至上亿个参数）。
二、常见AI算法类别
没有放之四海而皆准的算法。不同的算法适用于不同的任务和不同类型的数据。算法的选择取决于你试图解决的具体问题。从高层次看，AI 算法主要包括四大类解决问题的技术：分类、回归、排序和聚类。此外，根据算法的可解释性，它们又可以分为透明算法和黑盒算法。
2.1 分类和回归 -- 监督学习
分类和回归算法在 AI 中都属于"监督学习"的范畴，它们都需要在 带有正确答案（标签） 的数据上进行训练，唯一的区别在于：它们试图预测的目标是什么类型的数据。
分类算法旨在根据输入数据的特征将其分配到特定的类别或类中，预测目标是类别或种类（离散的标签），分类任务是通过分析现有示例的特征或组成，然后创建一个预测模型来捕捉特征与类标签之间的关系，从而预测尚未分类的实例的类别。
例如识别电子邮件是否为垃圾邮件，AI会在大量已经分类好的数据上进行训练，练过程包括：
- 将大量邮件数据及其对应的类别标签（"垃圾邮件"或"非垃圾邮件"）输入算法。
- 算法将分析这些特征，并建立它们与对应类别标签之间的关系。
- 创建一个能够捕捉这些关系的训练模型。
当新的数据输入模型时，模型可以根据从训练数据中学习到的关系，将其分类为"垃圾邮件"或"非垃圾邮件"。然而务必记住，模型实际上是根据训练数据进行估算的，虽然这种方法可能非常准确，但错误是不可避免的，AI无法做到100%准确率。
回归算法和分类算法相似，但是它用于预测连续值，例如预测患者的预期寿命。算法基于数据集训练回归算法（例如线性回归）来创建模型。训练过程包括将大量患者的特征（例如血压、身体质量指数BMI、年龄和胆固醇水平）及其对应的预期寿命值输入算法。算法随后会分析这些特征，并建立解释变量与预期寿命（该模型的目标变量）之间的关系。训练阶段完成后，即得到一个能够预测患者预期寿命的模型，当新患者的数据输入模型后，模型会根据其具体的健康指标估算其预期寿命。
总而言之，分类和回归算法旨在处理不同类型的问题：
- 当目标变量是类别或种类时，例如在电子邮件过滤中，判断为"垃圾邮件"或"非垃圾邮件"，则使用分类。
- 当目标变量是实数或连续值时，例如房价或预期寿命，则使用回归。
2.2 排序和聚类 -- 无监督学习
排序算法的任务就是将一组项目或数据点，按照某个特定的规则或顺序重新排列，你可以把它想象成整理书架或衣柜的过程。例如搜素引擎、商品搜索、数据分析中都会经常用到排序算法。
聚类算法的核心是：物以类聚，人以群分，根据数据点之间的"相似性"或"共同特征"，将它们分成不同的群组，听起来感觉和分类算法有点类似，但最大的区别是：
- 分类算法需要预定义的标签或类别（监督学习）。
- 聚类算法不需要预定义的标签或类别（无监督学习），它会自己去发现数据中隐藏的结构和模式。
例如一个对衣服进行聚类的算法，处理流程可能如下：
- 输入： 所有衣服的特征数据。
- 处理：算法观察数据特征，分析每件衣服的特点，比如材质、袖子长度、腿部长度等，将具有相同特征的衣服总结为一类。
- 输出：自动分组，算法会发现：
- 袖子短、材质薄的衣服可以归为一类 （T恤）。
- 材质厚、有袖子的衣服可以归为另一类 （毛衣）。
- 有腿部、材质较厚的衣服可以归为第三类 （长裤）。
当然算法事先并不知道这些群组叫"T恤"或"长裤"，它只是根据相似性将它们归类了。
三、算法透明度
算法透明度关注的核心问题是："为什么 AI 会做出这个决定？"当AI给出一个结果时，我们能否理解它是如何一步步得出这个结果的？根据透明度的不同，AI 算法可以分为两大阵营：透明算法（白盒）和黑盒算法。
3.1 透明算法
透明算法也被称为"白盒算法"，因为它们的内部决策过程是清晰、可追踪和易于理解的，就像看着一个透明的盒子内部运作一样。核心特点：逻辑简单，容易解释，人类可以轻松地理解输入和输出之间的关系。
线性回归和决策树就是两个白盒算法，它们的输入和输出之间的关系清晰易懂：
- 线性回归：例如信用额度审核，AI通过一个简单的数学公式来计算结果，你可以清楚的看到"收入每增加一千元，你的信用额度就会增加多少"这样的逻辑。
- 决策树：它就像一系列的"是/否"问题构成的流程图，每一步的判断原因都清清楚楚，例如"因为你的收入超过 X，且没有未偿还的债务，所以批准额度。"
一般来说，透明的算法在理解决策背后的原因至关重要的场合非常有用，例如在需要问责制和信任的场合：医疗诊断、信贷决策、法律裁决等。
3.2 黑盒算法
黑盒算法之所以被称为"黑盒"，是因为它们的内部运作机制极其复杂和不透明，我们很难或无法理解它是如何从输入数据得到最终结果的。这类算法通常由数百万甚至数十亿的参数组成，它们在多层复杂的结构中进行非线性转换，使得人类几乎不可能追踪整个决策链。
典型的黑盒算法有多层神经网络：它们由层层互连的"神经元"组成，数据在这些层之间被不断地转换和扭曲。例如识别猫：我们知道它工作得很好，但很难说清它是因为图片中的"眼睛形状"还是"胡须长度"才判断出是猫。
在需要或偏爱可问责性和可解释性的环境中，这种缺乏透明度的情况可能会成为问题。
AI是一个复杂的系统，所有算法的性能都高度依赖于高质量的（数据）进行训练，下篇文章我们将了解AI训练中的数据集。