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# 人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）
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然而我们都是第一次生而为人，只要对这个世界仍然保持着好奇心，总会去尝试无数个缺乏经验的第一次。第一次失败了并不可怕，重要的是你从这次的失败中学到了什么。及时总结，在一次次的试错中，也就是从经验中，我们学习了万事万物的规律。操千曲而后晓声，观千剑而后识器。以后再遇到相似的问题，我们就能妥善地处理了；碰到新的问题，我们也能根据习得的规律从容地做出比较准确的判断了。
人工智能各种能力的形成也是这个过程。我们从经验出发，得到处理事情的方法论；人工智能从数据出发，得到预知未来的模型。经过对数据的多次学习，人工智能就像一个身经百战的智能人，如果再有新的数据输入，人工智能也可以独立做出准确的判断，以及合理的预测。对于人工智能来说，产生模型的方法论就是机器学习，下面我们来仔细讲解一下。
机器学习的分类
我们获取知识的途径有两种，一种是通过他人的传递，例如我们遇到不会的问题时去请教老师或同学；另一种是在没有接受指导的情况下自学获得的。类似地，机器学习也有两种：监督学习和无监督学习。
监督学习是从标记的数据来学习模型的任务，每个标记的数据都是由一个输入数据（也就是通常所说的x）和一个期望的输出数据（也就是通常所说的标记y）组成。无监督学习处理的则是没有标记的数据。监督学习适合有明确预测目标的应用场景，即y可以被明确地定义和量化。而无监督学习通常适用于无法预先知道输出值的场景，只能对现有输入向量进行观察分析，它可以从数据中发现具有相似输入向量的结构，这些结构统称为簇（cluster）。
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机器学习问题根据输出的数据来分，也有两类。一类是离散输出，通常用来表示个体的类别，比如把人分为两类，男人和女人；把客户分两类，高价值客户、低价值客户。数学中的离散是和连续相对的，所以另一类就是连续输出。连续输出的数据是指那些在一定区间内可以任意取值的数据，其数值是连续不断的，相邻的两个数据之间可以做无限的分割。比如说两趟地铁之间的间隔是10分钟，一个乘客在地铁站等地铁的时间是一个随机变量，取值范围可以是从0到10这个区间内的任意实数。所以连续输出有很大的应用空间，比如要预测公司的收入、客户的价值、生产流程的能耗、生产系统输出的气体浓度等，这些都需要用连续数字来表示，就都需要连续的输出。
监督类型分为通过监督学习和无监督学习，是机器学习问题分类的一种依据；输出分为离散型和连续型，是机器学习问题分类的另一种依据。将以上四类排列组合，就形成了四种不同类型的机器学习问题，如表4-1，分别是：
如果通过监督学习，得到离散输出，就是分类问题。
如果通过无监督学习，得到离散输出，就是聚类问题。
如果通过监督学习，得到连续输出，就是回归问题。
如果通过无监督学习，得到连续输出，就是降维问题。
表4–1 机器学习问题的类型
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这四类问题是机器学习的基本问题，深入理解了这四类问题，我们就能对机器学习有一个完整的把握。无论在哪一类问题中，机器学习的目标都是根据新的输入，做出预测。理解清楚了这四类问题的框架，我们就能深入体会到人工智能解决实际问题的思路。下面我会深入分析两类问题——聚类问题和分类问题，它们也是机器学习中最常使用的两类。
聚类问题
《战国策》有云：“物以类聚，人以群分。”在日常生活中，有各种事物需要聚类，连人也在无形之中有聚类。而在人工智能领域，聚类问题对应的是无监督学习、离散输出的机器学习，也就是要通过机器学习将一些没有标记过的数据归为一类。数据的维度越来越多，聚类的目标是找到这些数据中具有某些相似特征的簇，找到每个个体的输入数据和簇之间的归属关系。也就是说，聚类中，我们需要按照一定的模型，把所关心的个体归并到一些簇里。
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这个世界日新月异，每时每刻都有新的事情发生，新闻记者在事件发生的第一现场为我们传递新闻。但是很多时候我们并不能了解到新闻的全貌，因为它散落在各大新闻报刊以及新闻网站的各个角落。聚类的出现就能够让零散的新闻聚集起来，帮助我们了解新闻的来龙去脉。通过聚类，我们可以有效地将那些相同主题的新闻聚集在一起，形成簇状的结构，我们再进行浏览时就会更加全面、准确。
在商业实践中，聚类对于发现一些特定的人群结构非常有用。就比如PayPal面对的是全球范围内的几亿用户，它可以通过聚类对这些用户成百上千的维度进行详细的分析，从中得到百余个簇。每个簇对应属性和行为比较接近的一类用户，不同簇之间的差异化程度比较大。例如，一个簇对应了年轻的母亲，一个簇对应了中年艺术家，一个簇对应了软件专业人士，等等。理解了人群的不同特点和诉求后，公司才可以针对性地定位、开发、推广产品。另外，聚类中有时会发现一些未曾关注却占比显著的簇，那么整个品牌的定位都会被聚类的结果和发现影响。PayPal建立的这一套聚类体系帮助公司更好地了解用户和市场的需求，为他们提供了更加贴心的服务，由此可见，聚类体系是可以为商业带来价值的。
常见的聚类方法有：K-均值聚类、EM聚类、合成聚类、Mean-shift聚类、频谱聚类。这些方法根据不同的数学原理来做聚类。方法不同，结果不同，但大的目标都是一致的，都是为了发现并输出数据中的簇。簇的标志性特征是内部差异化较小，而簇与簇之间的差异比较大，这也是聚类方法的基本原理。
下面我们来说明一下聚类。如图4-1所示，左边是原始的数据，用三种深浅不同的点来表示有三个簇。K-均值聚类和EM聚类的结果分别在中间和右边的图上。因为聚类是无监督学习，没有方法能够完全还原原始的簇，但是合适的聚类方法还是能够发现数据内在的结构。各行各业都会产生数据，所以不论是在商业领域，还是在生物学、医学、天文学等科学领域里，聚类都有它的用武之地，都能够帮助各领域的专业人员发现新的知识。聚类就像一个数据显微镜，能够拉近我们和数据的距离，把微小的每个样本聚合成可以解读、可视化的簇，增加我们对数据的理解。
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分类问题
下面我们来看一下分类，也就是监督学习、离散输出的机器学习。分类要做的是将一个预测函数f，作用在个体的特征x上，得到想要的输出f（x）。这个看似简单的识别过程其实是非常强大和灵活的，基本上所有监督学习的过程都可以抽象成这样的形式。预测的目标可以是任何跟业务相关的量，包括顾客的价值、消费者的喜好、借款人的风险、病人康复的概率等。深入理解了人工智能后，你就可以针对你所在的领域，构造出相应的分类问题，从而有效地提升业务。
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提到分类，就不得不提2019年全国都在热议的话题——垃圾分类。2019年7月，上海正式开始强制实施垃圾分类，个人投放垃圾错误最高可罚200元，单位投放垃圾错误最高可罚5万元。一时间，垃圾分类成为上海人民生活的主旋律。即便是将垃圾分为了可回收物、有害垃圾、干垃圾、湿垃圾四类，但是由于真实生活中垃圾种类繁多，混合垃圾难以分辨种类，很多人还是会分辨错误。其实国外许多国家实行垃圾分类很久了，分辨多种垃圾的问题也困扰国外人民很久了，所以有很多人工智能公司就开发了基于监督学习的垃圾分类系统。例如日本发那科（Fanuc）的分拣机器人Waste Robot就是这样一个垃圾分类系统，该系统内部拥有经过数据集训练的模型，可以通过实时检测来分辨垃圾的类型。
监督学习的模型不是想当然地形成的，它要经过严格的训练和预测环节，这两个环节也是监督学习最基本的环节。
训练环节中：给定一个训练集，由标记样本构成｛(x1，y1)，…，(xN，yN)｝。所谓标记样本就是既有特征向量x，又有对应的标记y的一组数据。通过最小化训练集上的预测误差，估计一个预测函数f，也就是我们的预测模型。需要特别注意的是，训练集都是由样本和对应的标记构成的。例如我手中有大象、猴子、长颈鹿等各种动物的图像，然后给这些图像打上相对应的名称标记（图像和名称标记一一对应），打过标记并且一一对应的图像称为训练集。
预测环节中：在新预测样本x上，使用 f 输出预测值 y=f (x)。就比如人工智能经过了刚才关于动物图像的训练，我们再把新的图像输入给它，此时人工智能就可以输出图像上的动物是什么了，这就是预测环节。
在训练阶段，样本的标记是已知的，但是在预测阶段，样本的标记是未知的。就像读书的时候，平时死记硬背的同学不一定考试考得好，考试考得好的同学，也未必在社会上发展出色。机器学习也是这个道理，在新的、未曾见到过的预测集上的预测效果，才是做好机器学习的关键。那么要做好机器学习，也就是训练出一个预测效果好的模型，需要多少数据样本呢？这个问题是无法一概而论的。如果你的数据样本大，行为或模式复杂，要预测的标记本身也会发生变化，那么这个模型需要的训练数据就多。通常，跟训练简单模型（好比后面我们要说的线性模型）比较，训练复杂模型需要的样本也会比较多。
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需要注意的是，用来训练的样本一定要代表实际的业务场景，这样机器学习产生的模型才能在实际业务中产出良好的预测效果。如果在实际业务中遇到的预测样本和训练样本的特性相差甚远，那么模型是很难产出良好的预测效果的。比如你想开一家饭店，但却只在上海地区展开饮食喜好的调查，那么你大概会得出“消费者都比较喜欢吃清淡一点的食物”的结论。根据这个结论，你精心研发了一份清淡可口的食谱，但是这家饭店最终选址在川渝地区。可想而知，饭店开业后并不会有太好的生意，因为两地的人群样本对食物的喜好相差很大，上海样本上得出的结论很难在川渝样本上产生同样的效果。
通过前面的阐释，我们已经知道了分类的概念，下面再通过一个具体的图像分类的例子来更加深入地了解分类。如图4-2所示，训练阶段我们提供了一组有类别标记的图像，预测阶段，给定一个图像，我们的模型可以输出图像上的物体类别。
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训练的时候，我们给了6类训练图像，分别是3种水果和3种动物。每张图像先经过特征化处理，产生图像特征。根据这些图像特征和标记，机器学习能够学习出一个模型。预测的时候，我们给定一张图，把它特征化后，模型就可以针对这个图像特征，输出一个类别预测。
之前提到过，机器学习中，数据以向量形式表示。对图像来说，有很多种向量表示的方法。我们挑选3种基本的向量表示方法展开讲解：原始像素值特征、直方图特征、GIST特征。如图4-3所示，原始像素值特征，用的就是原图的彩色或者灰度像素值，把它们拉成一个向量作为图像的表示，这种简单的方法只能表示简单的图像。图像的像素值很容易受到环境中各种因素的干扰，用它们表示复杂图像的内容，可用性不强。直方图特征，是指加工原图像素值，用加工后的像素值分布，而不是原始值来表示图像。GIST特征，用更复杂的方法来全面表示图像中的场景，能够更好地刻画图像的视觉特点，比如说是自然场景还是人工场景，场景是封闭的还是开阔的。
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对于图像来说，设计的特征越精巧，在机器学习中，图像识别的效果就能够做得越好，但是人的肉眼却很难看明白这些复杂的特征。人工智能和人的思维方式不一样，对于人来说很直接的原始图像，计算机却很难处理；而构造精妙的图像特征向量，人则不一定能看明白。
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最近邻分类
前面以图像为例说明了机器学习分类的过程，下面我们来了解一种基本的分类方法：最近邻分类。这种方法不需要训练环节，只需要针对输入数据的距离定义。
如图4-4所示，我们用方形和圆形分别表示两种不同的训练样本，一个新的预测样本会根据离两类训练样本距离最近的数据点，来确定自己的分类。也就是说，如果和预测样本最近的样本是方形样本，我们就把它分类为方形，相反，如果和预测样本最近的样本是圆形样本，我们就把它分类为圆形。
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