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学习人工智能一定要数学很好吗

不讲太深奥的东西，就说说人工智能的入门课。入门的时候你就会接触到 梯度下降 这个词，所谓梯度下降，就是函数不断求导数（对多元函数来说就是偏导数）迭代更新得到最优解。

你可以想想看，一入门就涉及微分形式了，而大家都说人工智能需要数学，你可以想想看了。

人工智能涉及的数学范围很广，从数值分析，矩阵分析，概率论，数理逻辑，近世代数等等可以延展很多很多。人工智能的本质就是将万事万物看成数字，以便计算机在一定算法下处理并返回给你某种期待的值

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能是我的主要研究领域，目前也在指导机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，要从事人工智能领域的研发一定要有一个扎实的数学基础，因为不论是从事机器学习（包括深度学习）、计算机视觉、自然语言处理还是机器人学等方向的研发都有一个共同的核心，这个核心就是算法设计，而算法设计说到底就是数学问题。

人工智能的发展需要三个基础，分别是数据、算力和算法，随着目前大数据和云计算的发展，人工智能在数据和算力上有了一定的保障，这也在一定程度上推动了人工智能的发展，也使得深度学习的效果得到了较大的改善，但是相比于数据和算力来说，算法的研究才是目前人工智能领域研究的核心。算法的突破往往具有较大的难度，不少人工智能领域的核心算法已经有了几十年的应用历史。

由于目前人工智能领域的研发依然处在行业发展的初期，依然有大量的研究课题需要突破，所以当前人工智能领域的人才需求依然以研发型人才为主，而扎实的数学基础是研发型人才必须具备的条件之一。虽然目前已经有一小部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，但是人工智能人才的培养依然以研究生教育为主，未来较长一段时间内，要想专业从事人工智能领域的研发，读研是比较现实的选择。

在5G时代，物联网将迎来全面发展的行业预期，而物联网作为人工智能产品的重要落地应用场景之一，未来物联网和人工智能的结合也会逐渐紧密，所以对于数学基础比较薄弱的学习者来说，从物联网开始学习是不错的选择。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

谢谢您的问题。了解人工智能需要数学常识，深入研究人工智能需要深厚数学基础。

人工智能与数学的关系。人工智能三大要素是算力、算法和大数据，都与数学有关，人工智能本质就是数学。人工智能工作机制与人脑类似，就是收集数据（感知世界）、认知数据（发掘规律）、输出数据（决策应用），整个过程效能可以量化为数学公式，即人工智能效能等于算力乘以数据再乘以算法的平方。效能代表全过程处理时间，越小代表效能越高，从公式可知，算法的影响力最大。算力有量子计算机帮助，大数据采集、存储和挖掘也越来越成熟，算法的突破将是人工智能的重点突破。

人工智能体现了数学。科学需要用数学表达。以华为为例，GSM多载波干扰问题就是俄罗斯数学家使用非线性数学多维空间逆函数解决的，设置了移动网络算法，使2G、3G、4G网络同平台运行，减少了建设成本。同时，华为手机拍月亮，也是使用了法国的数学家设计的人工智能算法，用数学的方式合成图像。华为手机的指纹解锁技术，背后也是数学算法，识别纹路、手指生物特征等。


学人工智能如何学数学。学人工智能与从事人工智能是两回事。如果想了解人工智能，那么要具备线性代数（多维矩阵）、微积分（深度学习工具）、数理统计（理解和可视化数据）、概率（统计规律）基础知识基本就够了。如果想深度研究、或者以人工智能为主业，那么还是应该精通以上知识，同时还要学习最优化理论（寻求最优解）、信息论（定量不确定性）、形式逻辑（抽象推理）等，如果空学理论很难，最好结合具体场景与应用，倒逼学习，带着问题学习人工智能，不是“学”数学，而是“做”数学。
欢迎关注，批评指正。

人工智能和数学领域有着非常密切的联系，让我们来进行论述和探讨。

一、数学与人工智能

人工智能是一个交叉学科，应用的领域也非常广阔。不同的应用领域所要求的数学背景知识也不尽相同。但是线性代数、概率论、微积分和统计学是人工智能用于表述的“语言”。学习数学知识将有助于深入理解底层算法机制，便于开发新算法。

线性代数是描述深度学习算法的基础也是核心。它通过矩阵表示法来实现深度学习方法，将待处理的非结构化数据都转换成离散的矩阵或向量形式。比如一张图像可以表示为按顺序排列的像素数组形式，声音数据可以表示为向量形式，神经网络就是无数的矩阵运算和非线性变换的结合。大家都知道，概率论与统计学可以用来研究数据分布与如何处理数据。深度学习算法所做的绝大多数事情就是预测，预测源于不确定性，而概率论与统计就是讨论不确定性的学科。另外，微积分是数学分析的基础。

二、AI在数学界的作用

人工智能最大的优势，在于可以帮助人们寻找出人类思维不易发现的联系，也就是帮助人类寻找“直觉”。现在的AI，已经可以通过一定的算法，分析大量数据间存在的关系以及规律，从而帮助发现一些新的猜想。一旦在AI的帮助下找到新的猜想，接下来数学家们就要对这些新猜想，进行深层次地推演和证明。那些被证明为“真”的猜想，最终将会作为定理为人类直接应用。目前，AI已经可以提供一个强大的框架，在有大量数据或难以利用经典方法研究的数学领域中，发现了不少有趣且可以获得论证的猜想。

数学在人工智能领域中发挥着重要的作用。如神经网络中的所有参数都被存储在矩阵中；线性代数使矩阵运算变得更加快捷简便，尤其是在GPU上训练模型时，因为GPU可以并行地以向量和矩阵运算。图像在计算中被表示为按序排列的像素数组。***游戏使用庞大的矩阵来产生令人炫目的游戏体验。在机器翻译中，如何检测你输入的语言种类会用到概率论的相关知识。一种简单的方法就是把你输入的词或句子进行分解，计算各语言模型的概率，然后概率最高的是最后确定的语言模型。另外，用神经网络进行图像分类，网络的输出是衡量分类结果可信程度的概率值，即分类的置信度，我们选择置信度最高的作为图像分类结果。而混合高斯模型、隐马尔科夫模型等传统语音处理模型都是以概率论为基础的。

三、AI未来对数学界产生的颠覆性影响

就像计算机对于数学的发展造成了一系列影响，不同程度的“人工智能”在当下已经与数学有所交融，在未来也可能以各种方式起到颠覆性的作用。如能够将简单重复的计算工作交给计算机，使得“数值解”成为“解析解”的一大补充，也使一部分解析表达式 （例如级数）在理论分析之外有了更多的应用。

由于强大算力的介入，以迭代、大规模计算等等为基础的算法不再仅存在于理论之中，而是在优化、求解等方面有了更大的实用价值。这从思维方式上改变了数学的研究，不仅提供了更多的工具来解决问题，也丰富了计算数学等领域的研究内容。

人工智能的介入使得“将简单重复的推理和验证工作交给计算机”成为可能。即使是这些非常弱意义下的“人工智能”也能够进一步改变数学研究的方式。例如通过人工推导限制讨论的情况数目，再通过机器逐一验证来完成证明。

一方面，人工智能为我们提供了便利。另一方面，人工智能也可以通过数据来学习和了解人类。人工智能浪潮催生了一批以人工智能算法为驱动的互联网公司。我们身处一个巨变的时代，毋庸置疑，人工智能已经成为科技前沿之一，将给许多行业带来颠覆性的影响。基于数据的人工智能和基于模型的数学方法，两者有机结合，既能推动人工智能的进步，也促进了数学研究的创新。随着“人工智能”的能力提升和应用推广，其他领域的数学研究也会获得一定的帮助，甚至在新工具的帮助下取得前所未有的成果。例如一些将讨论情况数目限制到小范围或者积累成果已经足够丰富的猜想，其证明可以通过机器来打通最后一步。

综上所述，AI在数学界有着举足轻重的地位，很多人工智能应用都需要数学的相关知识来支撑。同时，AI也会在未来会对数学界产生深远和颠覆性的影响。

本文分享自华为云社区《【云驻共创】AI在数学界有哪些作用？未来对数学界会有哪些颠覆性影响？》，作者： 龙腾九州 。

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