廣義的說，人工智能包含諸多不同方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器學習是實現(xiàn)人工智能的一種方法，它不完全依靠預先設(shè)計，而是從數(shù)據(jù)中進行總結(jié)，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基于決策樹的算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法(例如簡單網(wǎng)絡及深度網(wǎng)絡等)，以及多方法的集成等。

基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個領(lǐng)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，武漢維識教育科技給大家具體分析一下人工智能入門的三道門檻。

門檻一：數(shù)學基礎(chǔ)

我們應該了解過，無論對于大數(shù)據(jù)還是對于人工智能而言，其實核心就是數(shù)據(jù)，通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的，所以數(shù)學成為了人工智能入門的必修課程！數(shù)學基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學基礎(chǔ)知識，具體來說包括：

1、線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？

事實上，線性代數(shù)不僅僅是人工智能的基礎(chǔ)，更是現(xiàn)代數(shù)學和以現(xiàn)代數(shù)學作為主要分析方法的眾多學科的基礎(chǔ)。從量子力學到圖像處理都離不開向量和矩陣的使用。而在向量和矩陣背后，線性代數(shù)的核心意義在于提供了?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(guī)則定義的框架之下以靜態(tài)和動態(tài)的方式加以觀察。

著重于抽象概念的解釋而非具體的數(shù)學公式來看，線性代數(shù)要點如下：線性代數(shù)的本質(zhì)在于將具體事物抽象為數(shù)學對象，并描述其靜態(tài)和動態(tài)的特性；向量的實質(zhì)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標系的變化，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(shù)之于人工智能如同加法之于高等數(shù)學，是一個基礎(chǔ)的工具集。

2、概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？

除了線性代數(shù)之外，概率論也是人工智能研究中必備的數(shù)學基礎(chǔ)。隨著連接主義學派的興起，概率統(tǒng)計已經(jīng)取代了數(shù)理邏輯，成為人工智能研究的主流工具。在數(shù)據(jù)爆炸式增長和計算力指數(shù)化增強的今天，概率論已經(jīng)在機器學習中扮演了核心角色。

同線性代數(shù)一樣，概率論也代表了一種看待世界的方式，其關(guān)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(shù)要靠最大似然估計計算；貝葉斯學派認為先驗分布是隨機的，模型參數(shù)要靠后驗概率最大化計算；正態(tài)分布是最重要的一種隨機變量的分布。

3、數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？

在人工智能的研究中，數(shù)理統(tǒng)計同樣不可或缺。基礎(chǔ)的統(tǒng)計理論有助于對機器學習的算法和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出解釋，只有做出合理的解讀，數(shù)據(jù)的價值才能夠體現(xiàn)。數(shù)理統(tǒng)計根據(jù)觀察或?qū)嶒灥玫降臄?shù)據(jù)來研究隨機現(xiàn)象，并對研究對象的客觀規(guī)律做出合理的估計和判斷。

雖然數(shù)理統(tǒng)計以概率論為理論基礎(chǔ)，但兩者之間存在方法上的本質(zhì)區(qū)別。概率論作用的前提是隨機變量的分布已知，根據(jù)已知的分布來分析隨機變量的特征與規(guī)律；數(shù)理統(tǒng)計的研究對象則是未知分布的隨機變量，研究方法是對隨機變量進行獨立重復的觀察，根據(jù)得到的觀察結(jié)果對原始分布做出推斷。

用一句不嚴謹?shù)庇^的話講：數(shù)理統(tǒng)計可以看成是逆向的概率論。數(shù)理統(tǒng)計的任務是根據(jù)可觀察的樣本反過來推斷總體的性質(zhì)；推斷的工具是統(tǒng)計量，統(tǒng)計量是樣本的函數(shù)，是個隨機變量；參數(shù)估計通過隨機抽取的樣本來估計總體分布的未知參數(shù)，包括點估計和區(qū)間估計；假設(shè)檢驗通過隨機抽取的樣本來接受或拒絕關(guān)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(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？

本質(zhì)上講，人工智能的目標就是最優(yōu)化：在復雜環(huán)境與多體交互中做出最優(yōu)決策。幾乎所有的人工智能問題最后都會歸結(jié)為一個優(yōu)化問題的求解，因而最優(yōu)化理論同樣是人工智能必備的基礎(chǔ)知識。最優(yōu)化理論研究的問題是判定給定目標函數(shù)的最大值（最小值）是否存在，并找到令目標函數(shù)取到最大值 (最小值) 的數(shù)值。如果把給定的目標函數(shù)看成一座山脈，最優(yōu)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(yōu)化問題是在無約束情況下求解給定目標函數(shù)的最小值；在線性搜索中，確定尋找最小值時的搜索方向需要使用目標函數(shù)的一階導數(shù)和二階導數(shù)；置信域算法的思想是先確定搜索步長，再確定搜索方向；以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的啟發(fā)式算法是另外一類重要的優(yōu)化方法。

5、信息論：如何定量度量不確定性？

近年來的科學研究不斷證實，不確定性就是客觀世界的本質(zhì)屬性。換句話說，上帝還真就擲骰子。不確定性的世界只能使用概率模型來描述，這促成了信息論的誕生。

信息論使用“信息熵”的概念，對單個信源的信息量和通信中傳遞信息的數(shù)量與效率等問題做出了解釋，并在世界的不確定性和信息的可測量性之間搭建起一座橋梁。

總之，信息論處理的是客觀世界中的不確定性；條件熵和信息增益是分類問題中的重要參數(shù)；KL 散度用于描述兩個不同概率分布之間的差異；最大熵原理是分類問題匯總的常用準則。

6、形式邏輯：如何實現(xiàn)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·閔斯基等未來的圖靈獎得主，他們的愿景是讓“具備抽象思考能力的程序解釋合成的物質(zhì)如何能夠擁有人類的心智?！蓖ㄋ椎卣f，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，其通用性將遠遠強于解決國際象棋或是圍棋等具體問題的算法。

如果將認知過程定義為對符號的邏輯運算，人工智能的基礎(chǔ)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(tǒng)可以實現(xiàn)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(zhì)是計算”這一人工智能的基本理念提出挑戰(zhàn)。

門檻二：英語水平

這里說的英語，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，所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，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。

門檻三：編程技術(shù)

就像大多數(shù)軟件應用程序的開發(fā)一樣，開發(fā)人員也在使用多種語言來編寫人工智能項目，但是現(xiàn)在還沒有任何一種完美的編程語言是可以完全速配人工智能項目的。編程語言的選擇往往取決于對人工智能應用程序的期望功能。關(guān)于最佳人工智能編程語言的爭論從未停止，目前比較常用的5種人工智能編程語言包括：Python、C ++、Java、Lisp、Prolog。

Python

由于其語法的簡單性和多功能性，Python成為開發(fā)人員最喜歡的人工智能開發(fā)編程語言。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等平臺上使用。允許用戶創(chuàng)建交互式的、解釋的、模塊化的、動態(tài)的、可移植的和高級的代碼。另外，Python是一種多范式編程語言，支持面向?qū)ο?，過程式和功能式編程風格。由于其簡單的函數(shù)庫和理想的結(jié)構(gòu)，Python支持神經(jīng)網(wǎng)絡和NLP解決方案的開發(fā)。

優(yōu)點：Python有豐富多樣的庫和工具。支持算法測試，而無需實現(xiàn)它們。Python的面向?qū)ο笤O(shè)計提高了程序員的生產(chǎn)力。與Java和C ++相比，Python的開發(fā)速度更快。

缺點：習慣使用Python來編寫人工智能程序的程序員很難適應其它語言的語法。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(fā)中的編譯和執(zhí)行速度。此外，Python不適合移動計算。

C ++

優(yōu)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別敏感，那么C++是很好的選擇，它提供更快的執(zhí)行時間和更快的響應時間（這也是為什么它經(jīng)常應用于搜索引擎和游戲）。C++允許廣泛使用算法，并且在使用統(tǒng)計人工智能技術(shù)方面是有效的。另一個重要的因素是C++支持在開發(fā)中重用代碼。此外，C ++適用于機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡。

缺點：C ++僅適用于實現(xiàn)特定系統(tǒng)或算法的核心或基礎(chǔ)，多任務處理不佳。它遵循自下而上的方法，因此非常復雜。

Java

Java也是一種多范式語言，遵循面向?qū)ο蟮脑瓌t和一次寫入讀取/隨處運行(WORA)的原則。它是一種AI編程語言，可以在任何支持它的平臺上運行，而無需重新編譯。

在各種項目的開發(fā)中，Java都是常用語言之一，它不僅適用于NLP和搜索算法，還適用于神經(jīng)網(wǎng)絡。

Lisp

Lisp是一門計算機編程語言，是繼Fortran之后的第二古老的編程語言。隨著時間的推移，LISP逐漸發(fā)展成為一種強大的、動態(tài)的編碼語言。有人認為Lisp是最好的人工智能編程語言，因為它為開發(fā)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(shè)計和實驗，當然這也反過來促進Lisp在AI開發(fā)中的發(fā)展，例如，Lisp有一個獨特的宏系統(tǒng)，有助于開發(fā)和實現(xiàn)不同級別的智能。與大多數(shù)人工智能編程語言不同，Lisp在解決特定問題時更加高效，因為它適應了開發(fā)人員編寫解決方案的需求，非常適合于歸納邏輯項目和機器學習。

但很少有開發(fā)人員熟悉Lisp編程。作為一種較古老的編程語言，Lisp需要配置新的軟件和硬件來適應它的使用。

Prolog

Prolog也是古老的編程語言之一，與Lisp一樣，它也是人工智能項目開發(fā)的常用語言，擁有靈活框架的機制，它是一種基于規(guī)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(guī)則。Prolog支持基本的機制，例如模式匹配、基于樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和人工智能編程的自動回溯。除了在人工智能項目中廣泛使用外，Prolog還用于創(chuàng)建醫(yī)療系統(tǒng)。

人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎(chǔ)知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎(chǔ)很關(guān)鍵!