人工智能和机器学习在帮助各行业公司实现商业目标方面发挥着越来越重要的作用。研究公司Frost & Sullivan的《2024年全球人工智能现状》报告发现，89%的IT和商业决策者认为人工智能和机器学习将帮助他们增加收入、提高运营效率、改善客户体验和推动创新。
人工智能算法可以帮助优化决策、实时预测，并通过自动化关键业务流程为公司节省大量时间。它们能够激发新想法并带来其他商业利益——但前提是组织了解其工作原理，知道哪种类型的算法最适合当前问题，并采取措施以最小化人工智能风险。
让我们开始理解人工智能算法的工作。
什么是人工智能算法？
人工智能算法是一组指令或规则，使机器能够学习、分析数据并基于这些知识做出决策。这些算法可以执行通常需要人类智能的任务，例如识别模式、理解自然语言、解决问题和决策。
在讨论人工智能算法时，强调在算法训练中使用正确数据的重要性也至关重要。
定义人工智能算法所需的正确数据有许多特征。从最基本的层面来看，数据需要与算法试图解决的问题相关。正确的数据应尽可能准确且无偏见。格言“垃圾进，垃圾出”总结了为什么优质数据对人工智能算法有效运作至关重要。
本文是
企业人工智能指南
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人工智能算法的类型
人工智能算法主要有三种类型。
1. 监督学习算法。 在监督学习中，算法从一个标记的数据集中学习，其中输入数据与正确输出相关。这种方法用于分类和回归等任务，例如线性回归、时间序列回归和逻辑回归。监督学习被广泛应用于图像分类、语音识别和情感分析等领域。
监督学习算法的例子包括决策树、支持向量机、梯度下降和神经网络。
2. 无监督学习算法。 在无监督学习中，算法从一个未标记的数据集中学习，通过识别数据中的模式、相关性或聚类。这种方法通常用于聚类、降维和异常检测等任务。无监督学习被广泛应用于客户细分、图像压缩和特征提取等领域。
无监督学习算法的例子包括k均值聚类、主成分分析和自编码器。
3. 强化学习算法。 在强化学习中，算法通过与环境互动进行学习，以奖励或惩罚的形式获取反馈，并调整其行为以最大化累积奖励。这种方法通常用于游戏、机器人和自主车辆等任务。
强化学习算法的例子包括Q学习、SARSA（状态-动作-奖励-状态-动作）和策略梯度。
以下是主要类型的人工智能算法的快照，包括开发它们所用的技术、应用示例及其风险。
人工智能算法中的混合方法
人工智能算法中的混合方法结合了监督学习、无监督学习、强化学习和其他方法的元素，以利用它们各自的优势。以下是一些关键的混合方法：
半监督学习。这种方法结合了监督学习和无监督学习。它使用少量标记的数据与大量未标记的数据一起训练模型。
自监督学习。这是一种无监督学习，其中模型从输入数据中生成自己的标签，然后使用自生成的标签进行监督训练。
基于模型的强化学习。在这种方法中，使用监督学习构建环境模型，而强化学习则做出决策。
生成对抗网络。GAN方法将无监督学习算法与监督学习算法置于竞争框架中。总体思路是提高准确性。
算法已经存在了数千年
“算法”这个术语源于9世纪波斯数学家穆罕默德·伊本·穆萨·阿尔-花拉子密的名字，已经使用了数千年，表示解决问题或完成任务的详细逐步指令集。例如，古希腊人开发了用于计算平方根和寻找素数的数学算法。
在计算机时代，大量数字数据的可用性正在改变我们对算法的思考，以及计算机算法可以训练解决的问题的类型和复杂性。
人工智能算法中使用的技术
在人工智能算法中，有几种技术被广泛使用，包括以下几种：
- 机器学习。机器学习是人工智能的一个子集，是训练人工智能算法的最常见方法。机器学习使用统计方法使机器能够从数据中学习，而无需明确编程。如上所述，机器学习算法可以大致分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。常见的机器学习技术包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络。
- 深度学习。深度学习是机器学习的一个子集，涉及使用多层人工神经网络（如ResNet50）来学习大量数据中的复杂模式。深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等广泛应用中取得了成功。流行的深度学习技术包括卷积神经网络和递归神经网络。
- 自然语言处理。自然语言处理是人工智能的一个领域，涉及计算机与人类语言之间的互动。自然语言处理技术使机器能够理解、解释和生成文本和口语形式的人类语言。常见的自然语言处理技术包括情感分析、命名实体识别和机器翻译。
其他新兴的人工智能算法训练技术
硬件的改进、新技术和数据的增长正在加速算法的演变。以下是一些新兴的人工智能算法训练技术的例子：
- 迁移学习。迁移学习是一种技术，其中将先前训练模型的知识应用于新的但相关的任务。这种方法使开发人员能够利用现有模型和数据来改善新领域的学习，减少对大量新训练数据和计算资源的需求。
- 贝叶斯网络。贝叶斯网络是一种图形模型，表示一组变量及其条件依赖关系，使用有向图。它是一种基于贝叶斯定理的条件概率的概率模型。
- 遗传算法。这些是受自然选择过程启发的优化技术，用于寻找复杂问题的解决方案。
- 联邦深度学习。联邦深度学习是一种方法，利用个体设备的计算能力来分散学习过程，而不是将所有数据集中在一个中心位置。
- 带有人类反馈的强化学习。RLHF是一种技术，将人类偏好纳入强化学习过程。
人工智能算法的一般应用和用例
人工智能算法在各行各业中有着众多应用，可以说人工智能的状态在商业中几乎无处不在。以下是人工智能影响的一些例子：
医疗保健。人工智能算法可以协助诊断、药物发现、个性化医疗和远程患者监测。在医疗保健中，人工智能算法可以通过提供大量数据的洞察，帮助医生和其他医疗专业人员做出更好的决策。例如，人工智能算法可以分析医学图像以识别异常或预测疾病进展。
金融。人工智能用于欺诈检测、信用评分、算法交易和金融预测。在金融领域，人工智能算法可以分析大量金融数据，以识别可能指示欺诈活动的模式或异常。人工智能算法还可以通过提供客户行为或市场趋势的洞察，帮助银行和金融机构做出更好的决策。
零售和电子商务。人工智能实现个性化推荐、库存管理和客户服务自动化。在零售和电子商务中，人工智能算法可以分析客户行为，以提供个性化推荐或优化定价。人工智能算法还可以通过提供聊天功能来帮助自动化客户服务。
制造业。人工智能在制造业中有多种用途，包括预测性维护、质量控制和生产优化。人工智能算法可以用于分析传感器数据，以预测设备故障，从而减少停机时间和维护成本。
供应链。人工智能模型可以用于供应链管理中的需求预测，以优化库存。人工智能算法还用于交付的路线优化。
能源。人工智能算法用于智能电网优化能源分配。人工智能模型还用于可再生能源预测，帮助根据天气数据预测潜在的风能和太阳能发电。
变换器算法与大型语言模型的崛起
基于变换器深度学习算法的大型语言模型已经在大量数据上构建，能够生成令人惊叹的类人语言，正如ChatGPT的用户和其他大型语言模型的接口所知。它们已成为最广泛使用的生成性人工智能形式之一。
OpenAI开发的ChatGPT使用该公司的大型语言模型系列；截至2024年10月，包括GPT-4。谷歌开发了自己的大型语言模型组合，包括Gemini系列，而Meta也在推进其开源的Llama大型语言模型。
目前，大型语言模型的常见部署模式是对现有模型进行微调以满足特定目的。企业用户通常还会使用检索增强生成的方法， 从组织的数据库或知识库系统中提取更新的信息。
负责任的人工智能的必要性
理解人工智能算法的全部范围和潜力至关重要。这些算法使机器能够学习、分析数据并根据这些知识做出决策。如我们所见，它们在各行业中被广泛使用，并有潜力彻底改变我们生活的各个方面。
然而，随着我们将人工智能融入生活的更多方面，考虑伦理影响和挑战以确保负责任的人工智能采用至关重要。
人工智能算法最大的伦理问题之一是偏见。如果用于训练算法的数据存在偏见，则算法可能会产生偏见的结果。这可能导致对某些群体的歧视和不公平对待。因此，确保人工智能算法无偏见并不延续现有的偏见或歧视至关重要。
常见的偏见缓解技术包括：
- 多样化和具有代表性的训练数据。
- 定期审计人工智能系统以检查偏见。
- 在算法中实施公平性约束。
- 利用对抗性去偏见技术。
人工智能算法的另一个伦理问题是隐私。由于人工智能算法收集和分析大量数据，确保个人隐私受到保护非常重要。这包括确保敏感信息没有被不当使用，以及个人数据没有在未获得同意的情况下被使用。
以下是一些常见的人工智能隐私保护措施：
- 数据匿名化和加密。
- 差分隐私技术。
- 用于分散数据处理的联邦学习。
- 实施严格的数据访问控制。
负责任的人工智能还意味着确保人工智能决策过程透明且可解释，这两个要素对于建立值得信赖的人工智能至关重要。
增强透明度的常见方法包括：
- 开发可解释的人工智能模型。
- 实施LIME（局部可解释模型无关解释）。
- 利用SHAP值（Shapley加法解释值）。
为了解决这些伦理问题和挑战，各种基于伦理的人工智能原则已经被制定，包括白宫设定的原则。以下原则概述了负责任的人工智能采用的原则，例如透明性、公平性、问责制和隐私：
- 白宫的《人工智能权利法案蓝图》概述了负责任的人工智能采用原则，包括安全和有效的系统、算法歧视保护和数据隐私。
- IEEE的《伦理对齐设计》提供了自主和智能系统的伦理开发指南。
- 欧盟的《可信赖人工智能伦理指南》强调人类代理、技术稳健性、隐私、透明度和问责制。
除了伦理考虑外，商业领袖在实施人工智能算法之前，彻底评估其潜在的好处和风险也至关重要。
对于数据科学家而言，跟上人工智能算法的最新发展，以及理解其潜在应用和局限性也非常重要。通过了解人工智能算法的能力和局限性，数据科学家可以就如何最好地使用这些强大工具做出明智的决策。
编者注：本文最初由Fred Tabsharani撰写。2024年，Sean Michael Kerner对其进行了更新和大幅扩展，以反映人工智能算法的新发展。
Sean Michael Kerner是一名IT顾问、技术爱好者和发明者。他曾拆解Token Ring配置NetWare，并以编译自己的Linux内核而闻名。他为行业和媒体组织提供技术问题咨询。
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