０　數(shù)據(jù)時代／人工智能時代的降臨前夜

從2016年開始，業(yè)界忽然針對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的追捧大行其道，其中更以Google推出的AlphaGo程序在2016年３月以４：1大勝韓國九段圍棋選手李世石；2016年歲末，在國內(nèi)棋類網(wǎng)站弈城網(wǎng)上出現(xiàn)了一個類似“圍棋上帝”的賬號（“圍棋上帝”是指每一步都絕對正確，每一步都絕對算到，洞悉全局的一切），在2016年12月29日至31日的3天時間里，神秘高手連勝柯潔九段、陳耀燁九段、樸廷桓九段、羋昱廷九段、唐韋星九段等高手。

2017年初， AlphaGo化身神秘網(wǎng)絡(luò)棋手Master擊敗包括聶衛(wèi)平、柯潔、樸廷桓、井山裕太在內(nèi)的數(shù)十位中日韓圍棋高手，在30秒一手的快棋對決中無一落敗， 拿下全勝戰(zhàn)績，在棋界和科技界引發(fā)劇震。

AlphaGo的勝利充分讓世人認(rèn)識到了AI（Artifical Intelligence）的威力和未來，于是人工智能忽然之間離我們近在咫尺；對于我們大部分人來說，到底什么是人工智能？它是忽然之間冒出來的新概念嗎？接下來筆者將為各位讀者梳理一下其發(fā)展的路徑以及歷程以及主要的關(guān)鍵詞。

１　數(shù)據(jù)分析（Data Analysis）

伴隨著信息化時代的降臨，人類第一次有了數(shù)據(jù)化的概念和積累；基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和應(yīng)用程序，可以直觀查看統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，從而可以很快得到我們想要的結(jié)果；這個就是最基本的數(shù)據(jù)分析功能，也是我們在信息化時代了，除了重構(gòu)業(yè)務(wù)流程、提升行業(yè)效率和降低成本之外，另一個非常重要的數(shù)據(jù)分析功能，數(shù)據(jù)直觀化。

舉例如下，在財務(wù)系統(tǒng)的信息化中，基于企業(yè)的財務(wù)系統(tǒng)，我們可以直觀獲取企業(yè)現(xiàn)金流量表、資產(chǎn)負(fù)債表和利潤表，這些都來自與我們的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。目前常用的軟件是Excel， R， Python等工具。

2　數(shù)據(jù)挖掘（Knowledge－Discovery in Databases）

簡稱KDD，從其英文縮寫中可以發(fā)現(xiàn)，其是基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)過程，立足與數(shù)據(jù)分析技術(shù)之上，提供更為高端和高級的規(guī)律趨勢發(fā)現(xiàn)以及預(yù)測功能；同時數(shù)據(jù)量將變得更為龐大，依賴于模式識別等計(jì)算機(jī)前沿的技術(shù)；其還有另外一個名稱為商業(yè)智能（BI， Business Intelligence），依托于超大型數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市等數(shù)據(jù)庫技術(shù)來完成。

主要的應(yīng)用領(lǐng)域在電子商務(wù)領(lǐng)域，主要的原因是電商時代其有迫切的數(shù)據(jù)挖掘的需求和應(yīng)用場景，比如經(jīng)典的啤酒與尿布的關(guān)聯(lián)性就是電商應(yīng)用中的一個例子。

主要挖掘方法有： 分類 （Classification）， 估計(jì)（Estimation）， 預(yù)測（Prediction）， 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）， 聚類（Clustering）， 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘（Text， Web ，圖形圖像，視頻，音頻等）等技術(shù)。

此時的數(shù)據(jù)挖掘不足之處主要集中在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)的檢索分析能力支持有限，數(shù)據(jù)處理能力的不足大大限制了商業(yè)應(yīng)用的進(jìn)行，大部分場景下都是基于數(shù)據(jù)抽樣的分析；同時挖掘應(yīng)用需要進(jìn)行定制化的開發(fā)，開發(fā)和維護(hù)成為即為昂貴，應(yīng)用領(lǐng)域非常的狹小。

這個時代主要的數(shù)據(jù)挖掘的解決方案主要集中在BI之上，主要來自于Oracle， IBM， Microsoft等數(shù)據(jù)庫廠商的解決方案。

3　機(jī)器學(xué)習(xí)

隨著2006年以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃興起，解決了數(shù)據(jù)庫時代的數(shù)據(jù)存儲和處理能力的不足限制；云計(jì)算技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，比如Amazon和阿里云為代表的云計(jì)算廠商，將處理能力和計(jì)算能力的成本大大降低，從而讓大規(guī)模的集群計(jì)算系統(tǒng)變得非常廉價；從而將針對數(shù)據(jù)的分析拓展至全量的數(shù)據(jù)分析，而非數(shù)據(jù)抽樣。另外一個方面是將從前在數(shù)據(jù)挖掘時代無法應(yīng)用的算法和思路變成了可能。這個時代ML（Machine Learning）逐漸取代數(shù)據(jù)挖掘，成為火熱的關(guān)鍵詞。

那機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系是什么呢？　機(jī)器學(xué)習(xí)是建立在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之上發(fā)展而來，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)（Hadoop， MapReduce， Spark／Storm等），逐步開發(fā)和應(yīng)用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領(lǐng)域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發(fā)展起來的技術(shù)方法來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，數(shù)據(jù)挖掘的概念更廣一下，機(jī)器學(xué)習(xí)只是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個新興分支與細(xì)分領(lǐng)域，只不過基于大數(shù)據(jù)技術(shù)讓其逐漸成為了當(dāng)下顯學(xué)和主流。

以下是摘在百度知道的定義：機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

上述定義的核心是嘗試基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來模擬人類的學(xué)習(xí)行為，從而獲取新的知識與技能；換句話說，機(jī)器學(xué)習(xí)可以發(fā)展我們?nèi)祟愇丛l(fā)現(xiàn)的知識和規(guī)律，學(xué)習(xí)到人類從未掌握的技能；這是一個非常驚人的進(jìn)步，超越人類的認(rèn)知極限，從而引領(lǐng)人類進(jìn)入了一個嶄新的機(jī)器時代。

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了十分廣泛的應(yīng)用，例如：數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人運(yùn)用。在我們當(dāng)下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術(shù)，識別率相比之前若干年的技術(shù)識別率提升非常巨大，達(dá)到了將近97％以上，大家可以在各自的手機(jī)上體驗(yàn)這些功能，這些技術(shù)來自于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用。Google Translate技術(shù)據(jù)說已經(jīng)達(dá)到了類比人工翻譯的準(zhǔn)確程度，兼具“信達(dá)雅”的特性，能做到這一點(diǎn)就來自于Google對其進(jìn)行了大量語言學(xué)習(xí)的訓(xùn)練而成的。

機(jī)器學(xué)習(xí)主要以監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learning）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等形式。下面我們簡要介紹以下這幾種學(xué)習(xí)形式的基本內(nèi)容：

監(jiān)督學(xué)習(xí)是 對具有概念標(biāo)記（分類）的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，以盡可能對訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記（分類）預(yù)測。這里，所有的標(biāo)記（分類）是已知的。監(jiān)督學(xué)習(xí)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹的最常見技術(shù)。這兩種技術(shù)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹）高度依賴于事先確定的分類系統(tǒng)給出的信息。

在非監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識，學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見的應(yīng)用場景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k－Means算法。

在此學(xué)習(xí)方式下，介于監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)之間。輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)識，部分沒有被標(biāo)識，這種學(xué)習(xí)模型可以用來進(jìn)行預(yù)測，但是模型首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理的組織數(shù)據(jù) 來進(jìn)行預(yù)測。應(yīng)用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的延伸，這些算法首先試圖對未標(biāo)識數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，在此基礎(chǔ)上再對標(biāo)識的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù) 測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機(jī)（Laplacian SVM．）等。

在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋 到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見算法包括Q－Learning以及時間差學(xué)習(xí)（Temporal difference learning）。

以上幾種學(xué)習(xí)形式，目前使用最多的是監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)模式，在自然語言處理（NLP），圖形圖像識別等領(lǐng)域應(yīng)用甚廣。強(qiáng)化學(xué)習(xí)更多的應(yīng)用在機(jī)器人控制及其他需要進(jìn)行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。

此類的技術(shù)解決方案在Python， R都提供了相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)，比如scikit－learn和R中的內(nèi)置算法實(shí)現(xiàn)。

4 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?；逎y懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場景和未來。

那深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)是什么關(guān)系呢？ 深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式和一條路徑。其核心是模擬和學(xué)習(xí)人類大腦的神經(jīng)元工作方式，比如其按特定的物理距離連接；而深度學(xué)習(xí)使用獨(dú)立的層、連接，還有數(shù)據(jù)傳播方向，比如最近大火的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能，讓機(jī)器認(rèn)知過程逐層進(jìn)行，逐步抽象，從而大幅度提升識別的準(zhǔn)確性和效率。

到了當(dāng)下，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的機(jī)器在識別圖像時比人類更好，比如識別貓、識別血液中的癌細(xì)胞特征、識別MRI掃描圖片中的腫瘤。谷歌AlphaGo學(xué)習(xí)圍棋等等領(lǐng)域，已經(jīng)超越了人類目前的認(rèn)知和能力極限。

主要的實(shí)現(xiàn)框架包括有：Google的Tensorflow， 源自加州伯克利分校的Caffe， 誕生于蒙特利爾理工學(xué)院的Python實(shí)現(xiàn)Theano， 來自facebook的Torch， Java版的深度學(xué)習(xí)框架DeepLearning4j等等不一而足。

5　人工智能（Artifical Intelligence， AI）

人工智能目前在業(yè)界是炙手可熱，所有的互聯(lián)網(wǎng)公司以及各路大迦們紛紛表態(tài)AI將是下一個時代的革命性技術(shù)，可與互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)時代的變更相媲美；AlphaGo在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類最頂尖的棋手讓大眾第一次直觀認(rèn)知到了AI的威力和強(qiáng)大，于是大家都不禁在思考到底什么是人工智能， 它將帶給人類一個什么樣的變化和未來？

1956年，在達(dá)特茅斯會議（Dartmouth Conferences）上，計(jì)算機(jī)科學(xué)家首次提出了“AI”術(shù)語之時，就設(shè)想是否有一天機(jī)器可以像人一樣擁有意識（consciousness）、自我（Self）和心智（Mind），隨著計(jì)算機(jī)工業(yè)和科學(xué)的飛速發(fā)展，曾經(jīng)的幻想和遙不可及的設(shè)想已經(jīng)可以看到變成現(xiàn)實(shí)的曙光。

那人工智能到底是什么呢？ 筆者個人的理解是人工智能將學(xué)會人腦一樣的思考、分析、推理和學(xué)習(xí)，具備人類相應(yīng)的智商和獨(dú)立思考能力；進(jìn)而可能具備自我迭代和進(jìn)化能力，幫助人類共同進(jìn)行進(jìn)化，極大提升目前人類社會的智能化程度。

正如我們曾經(jīng)看到過的諸多科幻典型中所描述的各類場景，筆者個人也比較認(rèn)同其中的某些負(fù)面的可能性，不如當(dāng)機(jī)器具備類似人類的智能之后，機(jī)器智能和人類將如何相處？ 如果發(fā)生沖突，人類何以控制機(jī)器智能，并引導(dǎo)人工智能按照人類的意志來發(fā)展？ 人類是否有能力控制機(jī)器智能的運(yùn)行機(jī)制？等等之類的問題只能有待未來的科學(xué)家們來解決。

深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)都是人工智能發(fā)展的重要領(lǐng)域，這些技術(shù)手段讓人工智能從虛幻逐步變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，在帶給人類諸多便利和大幅度的社會效率提升中，即將革命性地改變我們?nèi)祟惿鐣倪M(jìn)程發(fā)展。

6 總結(jié)

深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展帶了許多實(shí)際的商業(yè)應(yīng)用，讓虛幻的AI逐步落地，進(jìn)而影響人類社會發(fā)展； 深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及未來的AI技術(shù)，將讓無人駕駛汽車、更好的預(yù)防性治療技術(shù)、更發(fā)達(dá)智能的疾病治療診斷系統(tǒng)、更好的人類生活娛樂輔助推薦系統(tǒng)等，逐步融入人類社會的方方面面。

AI既是現(xiàn)在，也是未來，不再是一種科幻影像和概念，業(yè)界變成了人類社會當(dāng)下的一種存在，不管人類是否喜歡或者理解，他們都將革命性地改變創(chuàng)造AI的我們?nèi)祟愖陨?；至于未來，沒有人會知道會如何，會不會真得如Matrix中的人類最終被機(jī)器所篡養(yǎng)，不得而知；但有一點(diǎn)是確定的，人類孜孜以求的研究和發(fā)展，AI時代終將到來。