第三节 人工智能的算法、路径和价值

1. AI人工智能的几种常用算法概念

（1）粒子群算法

粒子群算法，也称粒子群优化算法（PartIcle Swarm Optimization），缩写为PSO，是最近几年发展起来的一种新的进化算法。

PSO算法属于进化算法的一种，类似于遗传算法，主要是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质，比遗传算法规则更简单，但是却没有遗传算法的交叉和变异操作，它主要是通过追随目前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法实现容易、精度高、收敛快，引起了学术界的高度重视，在解决实际问题的过程中有着极高的优越性。

优化问题是工业设计中经常遇到的问题，许多问题最后都可以总结为优化问题。为了解决各种优化问题，人们提出了许多优化算法，比如：爬山法、遗传算法等。优化问题主要有两个：一是寻找全局最小点，二是有较高的收敛速度。其中，遗传算法主要是通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解。遗传算法一共有三个基本算子：选择、交叉和变异。但是，遗传算法的编程实现比较复杂，首先需要对问题进行编码，找到最优解；其次根据需要对问题进行解码。

粒子群优化算法是近年来发展起来的一种新的进化算法，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，也是通过适应度来评价解的品质。但是，比遗传算法规则更简单，没有遗传算法的交叉和变异操作。

（2）遗传算法

遗传算法是计算数学中用来解决最佳化问题的，是进化算法的一种。开始的时候，进化算法主要借鉴了进化生物学中的一些现象，包括：遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法的实现方式是一种模拟，进化完全从随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度会被评价，从目前种群中随机选择多个个体，通过自然选择和突变产生新的生命种群。在算法的下一次迭代中，该种群会成为目前种群。

遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，可以运用于各种通用问题，其共同特征是：组成一组候选解；依据某些适应性条件来测算候选解的适应度；根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解；对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。

在遗传算法中，这些特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种组合方式，将遗传算法与其他搜索算法区别开来。

遗传算法还具有以下几方面的特点：

①从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。

②能够同时处理群体中的多个个体，能对搜索空间中的多个解进行评估，不仅减少了陷入局部最优解的风险，还容易实现并行化。

③基本上不用搜索空间的知识或其他辅助信息，仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。

④不是采用确定性规则，而是用概率的变迁规则来指导它的搜索方向。

⑤具有自组织、自适应和自学习性。

（3）蚁群算法

蚁群算法，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的概率型技术。1992年Marco Dorigo（马尔科·多里戈）在他的博士论文中引入，灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。

自然界的种群异常广泛，但多数都有着以下能力：蚂蚁总能找到食物源和蚂蚁窝之间的最短路径。一旦这条最短路径被发现，蚂蚁就能在这条路上排成一行，在食物源和蚂蚁窝之间搬运食物。蚂蚁是怎么做到的呢？

众所周知，两点之间直线距离最短，但蚂蚁并不具备这种视力和智慧，无法从远处看到食物源，无法计划一个合适的路径来搬运食物。但是，它们会全体出动，分泌一定的化学物质，在老窝的周围区域进行地毯式搜索，这种化学物质叫pheromone（信息素）。

（4）贪婪算法

贪婪算法，不追求最优解，只希望得到比较满意的解，可以快速得到满意的解。其以目前情况为基础作最优选择，不会考虑各种可能的整体情况，比如：平时购物找钱时，为了使找回的零钱的硬币数最少，会从最大面值的币种开始，按递减的顺序考虑各币种，先尽量使用大面值币种，当大面值币种的金额不足时，才会使用下一种面值较小的币种。这就是在使用贪婪算法。

2．人工智能的路径

人工智能的发展路径如下：

（1）深度学习、算法技术、迁移学习的突破，形成了对大数据的分析与逻辑学习，形成了人工智能的初级阶段，这是第一阶段。

（2）量子计算机的应用，形成了跨界学习与逻辑学习的突破，形成了带有自我逻辑及判断的人工智能，这是第二阶段。

（3）量子计算机自我形成的系统生态能力，出现了可以自我思考的人工智能，这是第三阶段。

（4）形成自我意识、自我思考、自我逻辑、自我判断、自我创造的人工智能，这是第四阶段。

（5）智能手机、传感器、物联网、5G的普及形成大数据收集的基础。

3．人工智能的价值

从生态到医疗，从汽车交易到汽车制造，从人工智能发展到政府监管，人工智能让我们的生活变得更加美好。

（1）价值

只要人工智能能够成功部署，人类未来就能真正关注自己应该关注的事情，并把机器该做的事交给机器。如此，人类就能获得更多的创新，提高生产效率和生活水平。

人工智能的核心价值是，能够通过有效预测提高人类驾驭不确定性的能力，能对生活产生根本性影响。

①人工智能已经在包容性发展、改善卫生健康、教育、保护生态系统、农业和耕田、危机管理、安全和司法公正等方面产生影响。比如，在视觉增强领域，人工智能的应用方案可以帮助视力不佳的人去识别人脸，还可以把视觉形象变成听觉音频；可以提前预测健康，并提供相应的服务。

②有了人工智能，未来我们就能决定：学什么、怎样学和什么时候学。利用人工智能的预测方法，通过移动手机，就能给农民提供定制化的信息，比如：播种时间、相应的指导等，继而提高农业生产率。此外，还能对灾难发生的时间进行预测，能够为灾难发生后提供救援指导。

③人工智能、大数据和云计算的深度融合，突破了人类的决策能力，为我们提供了最佳的交通解决方案。一方面，提高了出行率，减少了城市压力，让出行体验更愉悦；另一方面，实时监控信息，用智能化技术提高了道路的安全性。

（2）问题

目前，人工智能的价值存在的问题主要有：

①卫生健康领域的数字化趋势越来越明显。要想更好地利用人工智能，还要加快医疗改革。现在，人工智能已经内嵌到许多医疗产品和体系之中，通过人工智能驱动的手术，可以优化程序，减少错误。同时，还需要用整体性的方式来组织整个医疗体系，比如：云计算技术能够把患者、医疗机构、支付机构中的所有人更加紧密地联系在一起。只有通过大规模的医疗体系转型，才能够充分获得人工智能带来的好处。

②人工智能不仅可以给人类带来巨大价值，也可能带来很多忧虑，比如：大量的失业。比如，人工智能打破了老师傅的经验壁垒，使得二手车行业可以进入基础设施重建。不过，即使内部有很多岗位，但使用了大数据，需要人数也不多，甚至不需要人。

③人工智能的问题，还涉及了隐私问题。在中国，数据的转让、出售会受到严惩，因此类似Facebook信息泄露事件绝不会发生。在网络安全时代，想要用技术克服技术的难题，就要将个人数据的保护和相对获得的方便结合起来。

④对人工智能的严重恐惧和误解。人工智能即将遍地开花，过早过度治理会放缓人工智能的价值创造。