說到算法的應(yīng)用，諾德基金小編最先想到的就是電商平臺(tái)的算法推薦，每當(dāng)打開購物APP時(shí)，想買的商品就已在首頁呈現(xiàn)，僅憑我們?cè)跒g覽商品時(shí)停留時(shí)間的長短，就可以對(duì)我們的偏好實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)刻畫，從而為我們提供更加個(gè)性化的購物體驗(yàn)。

而這樣的算法推薦，也發(fā)生在各類互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，從新聞終端到短視頻平臺(tái)，從出行應(yīng)用到外賣平臺(tái)，無處不見的個(gè)性化推薦正是AI算法的杰作，網(wǎng)絡(luò)生活的很多場景都已被算法包圍。

1、什么是算法？

在《算法導(dǎo)論》一書中曾解釋為:任何定義明確的計(jì)算步驟都可稱為算法。從純技術(shù)的角度理解，只要是為實(shí)現(xiàn)某一目標(biāo)而明確設(shè)定的一系列步驟或策略，都可以被稱為算法。

自1956年人工智能誕生以來，人工智能算法一直在不斷發(fā)展和突破。最初的基于邏輯推理的算法在面對(duì)復(fù)雜問題時(shí)面臨困難，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，人工智能算法開始采用統(tǒng)計(jì)方法，取得了在圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理等任務(wù)上的重大突破。然而，直到2011年深度學(xué)習(xí)算法的突破，人工智能技術(shù)才真正迎來了快速發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了更準(zhǔn)確的預(yù)測和決策能力，這種方法在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域取得了突破性的成果，并推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。

那么，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩類方法有什么不同呢？接下來，就讓諾德基金小編來給大伙一一介紹！

2、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)有何區(qū)別？

我們先梳理下機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系:簡單來說，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能中很重要的一個(gè)學(xué)科，而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。

圖:人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的是讓計(jì)算機(jī)透過大量的數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)來學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能，實(shí)現(xiàn)分類或預(yù)測等功能。而深度學(xué)習(xí)是一種模仿人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)地提取特征和規(guī)律，并且不斷地優(yōu)化自己的性能。

深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的區(qū)別是前者的性能隨著數(shù)據(jù)量的增加而增強(qiáng)。如果數(shù)據(jù)很少，深度學(xué)習(xí)算法性能并不好，這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法需要通過大量數(shù)據(jù)才能很好地理解其中蘊(yùn)含的模式，在這種情況下傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)占據(jù)上風(fēng)。

3、算法為何重要？

人工智能在60多年的發(fā)展過程中，經(jīng)歷了三次大起大落，回顧人工智能發(fā)展的三次浪潮，可以發(fā)現(xiàn):每一次浪潮的發(fā)展都始于算法的突破。當(dāng)前ChatGPT爆火，人工智能取得了前所未有的成功，這主要得益于深度學(xué)習(xí)算法的突破。

圖:人工智能發(fā)展的三次浪潮

深度學(xué)習(xí)算法自2006年被提出后，通過快速發(fā)展解決了前兩次人工智能浪潮中難以解決的問題。2016年，AlphaGo以4:1的戰(zhàn)績擊敗圍棋職業(yè)九段選手李世石，標(biāo)志著人工智能發(fā)展的重要里程碑。

而算法的突破，離不開算力和數(shù)據(jù)量的提升。算法的訓(xùn)練過程需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算，這就需要大量的算力和數(shù)據(jù)進(jìn)行支持，只有在算力充足、數(shù)據(jù)量足夠大且具有多樣性的情況下，模型才能更好地學(xué)習(xí)各種特征和模式。這也側(cè)面驗(yàn)證了人工智能的發(fā)展是一個(gè)綜合性的工程，只有算力、算法和數(shù)據(jù)同時(shí)提升，才能推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。

關(guān)于算法的知識(shí)，先和各位伙伴分享到這里。下期內(nèi)容，小編將繼續(xù)為大家分享AI三大要素中的數(shù)據(jù)要素。希望諾德基金小編的分享，能幫大家對(duì)AI有一個(gè)全面、立體的了解。我們，下期見~

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參考資料:

算法介紹:清華大學(xué)《我國算法治理政策研究報(bào)告》

機(jī)器學(xué)習(xí)介紹:《人工智能簡史》劉韓

深度學(xué)習(xí)介紹:

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)區(qū)別:《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》

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