本文来自极客网，作者：极客AI。
从自动驾驶汽车到多模式聊天机器人，毫无疑问，AI正在迅速发展。但在这些神秘的技术创新背后，都采用了经过多年的改进和优化的一些AI算法。如果想更好地理解AI，那么需要了解一些AI算法。
首先，人们需要了解什么是AI算法？简单地说，AI算法是使机器能够从数据中学习的数学模型。它们有不同的形式，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习算法从标记的例子中学习，而非监督学习算法则从未标记的数据中学习。标记的数据是用预定义的目标值进行注释的数据，而未标记的数据是未分配任何目标值的数据。强化学习算法通过试错来学习，因此在游戏(如国际象棋和围棋)和机器人行业中非常流行。
十种常用的AI算法：
（1）人工神经网络(ANN)
人工神经网络的灵感来自人类的大脑，用于图像和语音识别以及自然语言处理。人工神经网络背后的基本思想是输入数据，网络通过人工神经元层发送数据。每个神经元从上一层获取信息并计算输出，然后将其传递到下一层。深度学习使用多层人工神经网络，是当今几乎所有AI应用程序的首选架构。人工神经网络首次使用是在20世纪50年代。
（2）支持向量机（SVM）
支持向量机（SVM）用于分类和回归问题，其工作原理是找到分离不同数据点组的最佳直线或曲线（称为“超级平台”）。然后，这个超级平台可以用来预测新数据点属于哪一组。支持向量机（SVM）可以告诉人们哪些电子邮件是否是垃圾邮件，并被广泛用于生物信息学、金融和计算机视觉等领域。
（3）决策树
决策树是一种用于进行预测的监督学习算法。它的工作原理是根据所选特征的值将数据递归地划分为子集。
（4）随机森林
随机森林是决策树的延伸。它们通过组合多个决策树的结果来提高预测的准确性。
（5）K-means聚类
K-means聚类是一种无监督机器学习算法，它根据数据点的相似性将数据点划分为K个聚类(不同的子集)。K的值由用户预先定义或使用算法确定，它在图像分割和文档聚类等领域很有用。
（6）梯度增强
梯度增强是一种机器学习技术，它通过结合许多弱模型的结果来构建预测模型。它被用于网络搜索排名和在线广告。
（7）卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络的灵感来自于人类大脑的视觉皮层，可以自动从图像中学习边缘和角落等特征。人工神经网络是通用的，而卷积神经网络是专门用于处理网格数据(如像素)的网络，因此用于图像和视频处理。
（8）长短期记忆网络（LSTM）
长短期记忆网络是一种神经网络，用于处理语音和文本等顺序数据，因此对语音识别、机器翻译和手写文字识别非常有用。
（9）主成分分析(PCA)
主成分分析(PCA)是一种通过将数据投影到低维空间来降低数据维数的技术。它被用于人脸识别和图像压缩。
（10）Apriori算法
Apriori是一种关联规则学习算法，这是一种通过识别变量之间的频繁模式、关联或相关性来发现大型数据集中变量之间关系的技术。在市场购物分析中，识别经常一起购买的商品是很受欢迎的。
当人们与AI互动时，就是在与这些算法进行互动。人们倾向于将AI系统拟人化，但这对理解AI来说是没有必要的。因为这只是数学问题，而且有局限性，其中的一个限制是对数据的依赖。AI算法需要采用大量高质量的数据才能得到有效的训练。在AI中，需要更多更好的数据进行训练。相比之下，一个人只需要通过一个例子就能学到更多的知识，也就是人更具备举一反三的能力。
AI系统的普及应用需要满足以下条件中的一个或几个：
（1）扩展假设是正确的(简单地增加更多的数据和计算将产生人工通用智能（AGI）)。
（2）与生物路径（例如飞机实现飞行，但设计得并不像鸟类）相比，大型语言模型（LLM）代表了一条可行的通用智能替代路径。
（3）需要新的或创新的算法和架构，使AI系统能够从一个或几个例子中学习任何知识(这样的系统可能需要一个有凝聚力的世界模型和虚拟/物理体现)。
我们从AI那里学到了什么?
AI虽然功能强大，令人敬畏，但它也仅仅是一套基于公认的数学原理、概率和统计学的优化算法。目前还不清楚，一个融入AI的信息处理系统在什么时候会成为一个完全实现的有意识的数字生物，而且它的能力超过了人类的思维。然而，有一点是明确的，我们正在进入一个新时代，而不断增加的数据和计算资源正在改变我们所知道的世界。
