首先，数学建模在字面上可以分解成数学+建模，即利用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建算法模型，通过模型来办理问题。
数学建模每每是没有对与错，只有\"大众更好\公众（better），就彷佛让你评价两个苹果哪个更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，没有对与错。

人工智能（Artificial Intelligence, AI），你可以将其理解为是一种\"大众黑科技\公众，人类通过它，让打算机能够\公众更好\"大众地像人一样思考。
可以说\"大众算法模型\"大众是人工智能的\"大众灵魂\"大众，没有算法模型，统统都是\公众水中月\"大众\"大众镜中花\公众！

因此，本文将从数学建模入手，由浅入深地为读者揭开AI的神秘面纱。

数学建模简介

数学建模是利用数学方法办理实际问题的一种实践。
即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程，将实际问题用数学办法表达，建立起数学模型，然后利用前辈的数学方法及打算机技能进行求解。
数学建模可以普通地理解为数学+建模，即利用统计学、线性代数，积分学等数学知识，构建数学模型，通过模型办理问题。

按照传统定义，数学模型是对付一个现实工具，为了一个特定目的（实际问题），做出必要的简化假设（模型假设），根据工具的内在规律（业务逻辑、数据特色），利用适当的数学工具、打算机软件，得到的一个数学构造。

亚里士多德说，\"大众聪慧不仅仅存在于知识之中，而且还存在于运用知识的能力中\"大众。
数学建模便是对数学知识最好的运用，通过数学建模，你会创造，生活中很多故意思的事情都可以靠它来办理，其流程如图1-1所示。

对付普通大众来说，可能是近些年才对其有所理解，实在人工智能在几十年以前就被学者提出并得到一定程度的发展，伴随着大数据技能的迅猛发展而被引爆。

▲图1-1 数学建模流程

（1）人工智能的出身

最初的人工智能实在是20世纪30至50年代月朔系列科学研究进展交汇的产物。
1943年，沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和瓦尔特·皮茨（Walter Pitts）首次提出\"大众神经网络\"大众观点。
1950年，阿兰·图灵（Alan Turing）提出了著名的\"大众图灵测试\公众，即如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器则具有智能。
直到如今，图灵测试仍旧是人工智能的主要测试手段之一。
1951年，马文·明斯基（Marvin Minsky）与他的同学一起建造了第一台神经网络机，并将其命名为 SNARC（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）。
不过，这些都只是前奏，一贯到1956年的达特茅斯会议，\"大众Artificial Intelligence\"大众（人工智能）这个词才被真精确定下来，并一贯沿用至今，这也是目前AI出身的一个标志性事宜。

▲图1-2 达特茅斯会议参会者50年后聚首照[footnoteRef:1] [1: 达特茅斯会议参会者50年后再聚首，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge和Ray Solomonoff（摄于2006年），图片版权归原作者所有。
]

在20世纪50年代，人工智能干系的许多实际运用一样平常是从机器的\"大众逻辑推理能力\"大众开始动手研究。
然而对付人类来说，更高等的逻辑推理的根本是\"大众学习能力\"大众和\"大众方案能力\公众，我们现在管它叫\公众强化学习\"大众与\"大众迁移学习\"大众。
可以想象，\公众逻辑推理能力\"大众在一样平常人工智能系统中不能起到根本的、决定性的浸染。
当前，在数据、运算能力、算法模型、多元运用的共同驱动下，人工智能的定义正从用打算机仿照人类智能，演进到帮忙勾引提升人类智能，如图1-3所示。

（2）人工智能的观点

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究开拓用于仿照、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技能及运用系统的一门新的技能科学。
它企图理解智能的本色，并生产出一种新的能以人类智能相似的办法做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、措辞识别、图像识别、自然措辞处理和专家系统等。

▲图1-3 下一代人工智能（图片来源《新一代人工智能发展白皮书》）

人工智能从出身以来，理论和技能日益成熟，运用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类聪慧的\"大众容器\公众，也可能超过人的智能。

（3）人工智能、机器学习、深度学习

下面我们来先容下紧张与人工智能干系的几个观点，要搞清它们的关系，最直不雅观的表述办法便是同心圆，如图1-4所示，最先涌现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就涌现了深度学习，本日的人工智能大爆发是由深度学习驱动的。

▲图1-4 AI、机器学习、深度学习的关系

人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系为DL⊆ML⊆AI。

人工智能，即AI是一个宽泛的观点，人工智能的目的便是让打算机能够像人一样思考。
机器学习是人工智能的分支，它是人工智能的主要核心，是使打算机具有智能的根本路子，其运用遍及人工智能的各个领域。
深度学习是机器学习研究中的一个新领域，推动了机器学习的发展，并拓展了人工智能的领域范围。
乃至有不雅观点认为，深度学习可能便是实现未来强AI的打破口。

可以把人工智能比喻成孩子大脑，机器学习是让孩子去节制认知能力的过程，而深度学习是这个过程中很有效率的一种传授教化体系。

因此可以这样概括：人工智能是目的、结果；深度学习、机器学习是方法、工具。

本书讲解了人工智能、机器学习、深度学习的干系运用，它们之间的关系，常见的机器学习算法等知识，希望你通过对本书的学习，深刻理解这些观点，并可以轻而易举地给别人讲解。

无论是数学建模还是人工智能，其核心都是算法，终极的目的都是通过某种形式来更好地为人类做事，办理实际问题。
在研究人工智能过程中须要数学建模思维，以是数学建模对付人工智能非常关键。

下面通过仿照一个场景来理解人工智能与数学建模之间的关系。

某患者到医院就诊，在现实生活中，年夜夫根据病人的一系列体征与症状，判断病人患了什么病。
年夜夫会亲切地讯问患者的症状，通过各种专项检讨，最后进行确诊。
在人工智能下，则考虑通过相应算法来实现上述过程，如德国的赞助诊断产品Ada学习了大量病例来赞助提升年夜夫诊病的准确率。

▲图1-5 AI机器人

情景①：如果用数学建模方法办理，那么就通过算法构建一个恰当的模型，也便是通过图1-1所示的数学建模流程来办理问题。

情景②：如果用人工智能方法办理，那么就要制造一个会诊断疾病的机器人。
机器人如何才能精准诊断呢？这就须要利用人工智能技能手段，比如采取一个\"大众人工智能\"大众算法模型，可能既用了机器学习算法，也用了深度学习算法，不管若何，终极得到的是一个可以落地的疾病预测人工智能办理方案。
让其具有思考、听懂、看懂、逻辑推理与运动掌握能力，如图1-5所示。

通过上面的例子可以看出，人工智能离不开数学建模。
在办理一个人工智能的问题过程中，我们将模型的建立与求解进行了放大，以使其结果更加精准，如图1-6所示。

▲图1-6 AI下对数学建模的流程改动

可见，从数学建模的角度去学习人工智能不失落为一种得当的方法。

本文摘自《Python 3破冰人工智能：从入门到实战》

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