人工智能助力抗疫,魔力背后的秘密是什么?(3)

业界
2020
03/26
17:30
文/苏宁金融研究院
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曾有人做过一个有趣的分析,给亚洲15支足球队的2005年到2010年的战绩做了一个表,然后用k-Means把球队归类,得出了下面的结果,来,感觉一下是否靠谱?

亚洲一流:日本、韩国、伊朗、沙特;

亚洲二流:乌兹别克斯坦、巴林、朝鲜;

亚洲三流:中国、伊拉克、卡塔尔、阿联酋、泰国、越南、阿曼、印尼。

3、半监督学习

半监督学习,处在有监督学习和无监督学习的中间带,其输入数据的一部分是有标签的,另一部分没有标签,而没标签数据的数量往往远大于有标签数据数量(这也是符合现实情况的)。常见的半监督学习类算法包含:生成模型、低密度分离、基于图形的方法、联合训练等。

4、强化学习

强化学习,主要是让机器从一个状态转变到另一个状态,当完成任务时获得高分奖励,但是没有完成任务时,得到的是低分惩罚,这也是强化学习的核心思想。常见的强化学习类算法包含:Q学习、状态-行动-奖励-状态-行动(SARSA)、DQN、策略梯度算法、基于模型强化学习、时序差分学习等。

强化学习是近些年大家研究的一个重点,我们以Q学习为例说明(此处,引用了McCullock一个非常好的样例)。假设一个房子有五个房间,房间之间通过门连接,从0到4编号,屋外视为一个单独的房间,编号为5,如下方左图。

荣光和局限

人工智能技术在这次疫情防控中的应用,离不开大量的算法工作。比如谷歌用AI技术帮助科学家研究病毒特征,亚马逊探索用疫苗等方式来治愈普通感冒等。

当然,人们也不需要把人工智能奉为神明,如果仔细研究一下上文列举的例子就会发现,人工智能擅长处理的是在有限、透明规则、特定任务下的问题,因而在以计算为主要特征的领域取得了不错的效果,但是对于其他问题,比如自然语言理解、图像理解等仍然面临较多的挑战。

文末彩蛋

总有人问,自己不会编程,又对人工智能感兴趣,有没有办法上手呢?

这里介绍一个可视化编程工具Scratch,由麻省理工学院的“终身幼儿园团队”设计开发的图形化编程工具,旨在让初学者不需要学习程序语言便能设计产品。

THE END
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