在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence）作为模拟人类智能的前沿科技，是最具影响力的技术之一，其核心在于通过算法与数据驱动实现感知、学习与决策能力。人工智能广泛应用于各个领域，是第四次工业革命的核心技术驱动力。本文将深入浅出地介绍 AI 的基础知识，包括流派、算法思想、机器学习的任务类型与工作流程、以及其中涉及的数据和数学知识，并以鸢尾花分类为案例，拆解机器学习过程，帮助大家了解理论与实践相结合的知识体系。

一、人工智能流派

人工智能（Artificial Intelligence）并不是简单的“投入多少人工，就能产生多少智能”，它是通过算法与数据来实现智能化的决策。人工智能的算法代价很高，它不能解决所有问题，所有的智能都需要通过野蛮的数据计算来置换，从工程应用的角度来说，优先选择简单有效的方式，人工智能是最后的选择。人工智能主要有三大流派：

行为主义人工智能

拥有一套自动控制系统，能感知外界的变化，并自动做出相应的反馈，比如工业机器人，包括：机械臂、机器人、机器狗、无人机等，还有比较热门的具身智能。

符号主义人工智能

最典型的应用是专家系统，缺点是泛化能力不足，比较依赖知识图谱、大模型+知识库，需人工构建知识库，难以处理模糊的规则及超出知识库之外的情况。

联结主义人工智能

联结主义主张模拟人脑设计，通过模仿人类的大脑，用全连接方式代替机器学习，深度学习就是联结主义人工智能的典型应用，包括用卷积网络用来生成图像视频、循环神经网络和多头（自）注意力机制对应时序数据、基于transformer架构的GPT模型等。特点是泛化能力强，善于处于非线性问题。

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B端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。 这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，如果想做好业务分析诊断，必须具备扎实 ...

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大模型对 NLP 的整合、多模态对 CV 和 NLP 的整合，以及具身智能（动作+多模态大模型）的发展，都在一定程度上推动着人工智能的加速融合，理论上联结主义用数据驱动学习、符号主义用知识约束推理、行为主义用环境感知迭代，而现实任务往往需要三者结合，人们需要的是具有自主感知、认知、决策、学习、执行以及社会协作能力的通用人工智能体，这种“混合智能”更接近人类的多维度认知方式。

二、人工智能算法思想

在数学当中有函数对应关系：y=f(x)，在人工智能领域中黑盒思想是我们理解计算方式的第一法则，给计算机指定一个解决思路，具体的解决过程是计算机去完成。即有输入：x，有转换关系：F(x)，有输出：y。

传统算法是基于规则的算法，适用于规则比较清晰的场景，比如在多轮对话任务的智能客服系统，因为规则是人为规定的，所以这类系统对人的业务熟练度要求比较高，但是对计算机的性能要求相对低，特点是执行速度快，算法和时间、空间的复杂度低。

人工智能算法是基于数据的经过训练和推理的算法。训练阶段：从老数据，一般叫训练集中挖掘规律，构建算法规则，然后进行推理，即把规律作用于新数据（测试集），这种经过训练推理的方法适用于规则比较模糊的场景，特点是执行速度慢，对计算机性能的要求很高，需要大量的数据与算力，对算法工程师的要求低，执行效果的鲁棒性特别好，泛化能力极强，但解释性差。

三、机器学习（Machine Learning）的任务类型与学习方式

广义的机器学习主要是一个研究如何让计算机通过数据学习规律，并利用这些规律进行预测和决策的过程。这里的Machine并非物理意义上的机器，可以理解为计算机软硬件组织；Learning可以理解为一个系统或平台经历了某些过程后，性能得到提升，这个过程为学习，是个动态过程。

3.1 机器学习任务类型

分类：将数据样本划分到定义好的类别中，比如鸢尾花根据花瓣和花萼的属性，将它分为3种类别，类别标签可以用0、1、2来表示，通常放在样本数据的最后一列。

回归：根据输入特征来预测一个值，跟分类任务不同，回归任务预测的值通常是连续的值，比如根据房子的城市、地段、大小等预测房价。

聚类：将数据样本划分成不同的组，同一组的样本具有较高的相似性，比如将具有相似消费行为的客户分成一组，以便企业进行精准运营。

3.2 机器学习的学习方式

人工智能要按照训练数据有无标签可分为有监督学习、无监督学习和自监督学习

有监督学习：有特征、有标签，在分类问题中，标签是在有限的类别中选择一个，比如：性别、左右、对错等，在鸢尾花分类任务中，共几百个样本，4个特征，3个类别；回归问题的标签为连续变量，通常用来预测一个值：比如：身高、年龄、股价等。

无监督学习：有特征、无标签，即通过模型自主从数据中提取信息，比如降维算法、聚类算法，通过无监督学习可以将高维数据降维，去除冗余信息，降低计算成本。

自监督学习：base大模型的训练进行学习，让模型自动从数据中挖掘出有价值的特征，比如利用大量无标签数据进行预训练，学习到通用的特征表示后再进行进行微调，提升模型的性能。

四、机器学习的工作流程

如果决定要用人工智能去解决一个问题，具体的步骤为：

1.分析问题

从宏观角度分析问题，确定输入和输出以及任务类型，比如做一个中英翻译器，输入中文，输出英文；房价预测输入房子特征信息，输出价格；人脸检测输入图片，输出检测到的人脸。

2. 采集数据

根据输入和输出构建数据集，在机器学习领域，数据集通常以二维表格形式呈现，一行一个样本，一列一个特征，最后一列是标签或回归数值。按照训练数据的特点，可选择对数据进行预处理，常见的机器学习数据预处理方法有：

• 中心化：数据范围较大、偏移某个基准明显，减去均值使数据范围围绕0点波动，这样可以减少数据的偏移影响，让模型更容易学习数据的规律。
• 标准化：特征尺度、量纲不同、且算法关注分布规律时，将数据减均值再除以标准差，缩放到均值为0、标准差1的正态分布，确保不同特征在模型训练中具有相同的重要性。
• 归一化：不同数据取值范围悬殊，例如，一个特征的取值范围在 0 到 1000 之间，而另一个特征的取值范围在 0 到 1 之间，将每个样本数据减去样本最小值再除以样本的最大值减去最小值，会将数据压缩到[0，1]之间，使得不同特征在模型训练中具有相同的权重，有助于提高模型的收敛速度和稳定性。

3. 模型选择与训练

根据任务和数据特点遴选一种合适的算法，将处理好的数据给算法去学习，完成模型的训练，挖掘出输入与输出之间具体的映射关系。常见的分类算法有KNN：K值邻近算法、GNB：高斯贝叶斯算法、DT：决策树算法、SVM：支持向量机算法、RF：随机森林算法、EL：集成学习算法等，在实际案例中需要遵循引入模型、构建模型、训练模型的过程。

4. 模型评估

对训练的模型进行验证和调参工作，通过各种评估指标来衡量模型的效果，如准确率、召回率、F1 值等，找到预测效果最理想的模型参数。

5. 上线部署

工程部署、系统集成，进行本地化部署、云端部署或者边缘部署，云端部署适合数据量较大、计算资源需求高的场景；边缘部署更注重实时性和数据隐私，适用于对响应速度要求高的场景，如政务系统、智能安防监控等。

6. 模型推理

把规则作用于新的数据进行预测，并依据新的数据不断迭代升级。

机器学习的经典案例：鸢尾花分类任务

1. 分析问题，确定输入和输出

在人工智能算法中，所有的实体都需要变成数字才能被计算和预测，如何将一个实体数字化呢？一般用这个实体的特征或者属性来描述，比如：颜色、大小、重量等，这就需要对业务有足够的了解，比如鸢尾花的四个属性（特征）：花瓣长、花瓣宽、花萼长、花萼宽，最后一列为类别编号。

2. 数据采集与预处理

比如每个类别各采集50朵花，按照一行一个样本，一列一个特征组成特征矩阵。对样本进行切割，分为训练集、测试集和验证集，通常会按照60:20:20 或者70:15:15的比例来划分。本次案例分为训练集和测试集，测试集占20%，并确保每次切分的数据保持一致。

3. 选择算法

完成输入到输出的映射，我们选择 KNN 算法进行训练。KNN 算法通过计算测试集与训练集每个特征之间的距离，选择距离最近的 K 个样本，再根据这 K 个样本的类别来判断测试样本的类别。

4. 模型评估与部署

用准确率评估鸢尾花分类任务，最终得到的准确率为96.7%，这是一个比较不错的数据，表明 KNN 算法在该任务上表现良好，可以应用到相似场景中，比如在农业邻域中，通过提取植物的特征（如叶片形状、颜色、花朵特征等）对不同品种进行分类。

五、人工智能中的数据和数学知识

5.1 python数据三剑客

人工智能依赖向量化和矩阵化编程，与线性代数密切相关，比如经常用到矩阵乘法，计算过程需要高性能的计算资源，在数据科学中按照维度定义和处理数据。python为人工智能提供了丰富的库和工具，最常用的库有：

• Numpy：进行科学计算，向量化、矩阵化计算，ndarray是 NumPy 库的核心数据结构，是一个具有相同数据类型（如整数、浮点数等）和固定大小的多维容器，容器中每个元素都有相同的数据类型，并且在内存中是连续存储的。例如，一维的ndarray就像一个列表，二维的ndarray类似矩阵，而更高维度的ndarray可以表示更复杂的数据结构，在ndarray结构中，标量（scalar）、矢量(vector)、矩阵(matrix)和张量(tensor)，分别表示0维、1维、二维和三维以上的数据。
• Matplotlib：对数据可视化，用一行代码就能实现绘图，直观理解数据的分布和特征。
• Pandas：二维数据分析神器，提供了高效的数据结构和数据处理函数，方便对二维数据的读取、清洗、转换等操作。

深度学习常用的框架有pytorch、tensorflow，pytorch可在官网下载，支持安装gpu和cpu版本。

5.2 数学知识

矩阵

人工智能中处理的大量数据通常以矩阵形式存储和表示，机器学习中对矩阵的处理包括：

• 矩阵分解：用于抽取信息，比如矩阵的特征向量和特征值。
• 特征分解：进行特征分解的矩阵必须是方阵，奇异值分解可以适用于任何矩阵，在PCA降维算法中，能帮助提取数据的主要特征，降低数据的维度，从而提高算法的效率和性能。假设有三个矩阵，分别为A:[m, k]，B:[k, n]，C:[m, n]，则AB=C。

样本相似度度量

1）欧氏距离

建立个直角坐标系，把每个样本看作一个点，有多少特征就有多少维度的欧氏空间，欧氏距离是欧氏空间中用于衡量两个点之间距离的一种度量方式，比如在聚类算法中衡量数据点之间的相似性；在鸢尾花分类任务中，遍历计算测试集与训练集中各个样本的欧氏距离，找出与测试集样本最接近的K个点，距离越小越相似。

在二维平面上，设两个点α（x1, x2）、β（x3, x4），

则α和β两点之间的欧氏距离为：

2）点乘积和余弦相似度

每个样本可以看作一个向量空间内的向量，样本的相似度度量方法可以用余弦相似度和点乘积来计算

向量的模（长度）：

点乘积：

点乘积的值不仅与向量的模（长度）有关，还和向量的方向相关，当两向量夹角为0时，点乘积值最大，两个向量越相似，反之亦然。

余弦相似度：

余弦取值范围在[−1,1]之间，值越接近 1 表示两个向量的方向越趋同，则样本越相似；值越接近 -1 表示两个向量方向相反；值接近 0 表示两个向量近乎正交，即样本差异较大。

正太分布

在现实世界中，许多数据都近似服从正态分布，在机器学习中，我们把每个特征数据看作相互独立，通常也假设数据服从正态分布，均值和方差是描述正态分布的关键参数，在计算时可以简化模型计算的复杂度。除此之外，在数据预处理时，对于数据的中心化、标准化和归一化处理也需要均值和标准差。

均值：均值是一组数据的算术平均数，反映了特征数据的中心位置，对于一组数据x1, x2,…xn，其均值为：

方差：方差用来衡量一组数据的离散程度，方差越大，数据分布越分散；方差越小，数据分布越集中。对于一组数据x1, x2,…xn，其方差为：

上图显示均值都为0时，拥有不同方差数据的分布特点，其中x代表均值，var代表方差

理论上我们需要求出所有数据的准确方差值，在实际计算场景中，数据量往往非常大，获取和计算数据成本太高，需用样本方差代替总体方差去计算。整体方差是在所有数据参与的前提下计算出的值，样本方差是从总体中抽取一部分数据作为样本。

标准差：标准差是方差的平方根，与方差的作用类似也是用于衡量数据的离散程度，正太分布以均值为中心，标准差越大，数据分布越分散，图像越扁平；方差越小，数据分布越集中，图像越窄长。对于一组数据x1, x2,…xn，其标准差为：