人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能大模型帶來的治理挑戰也不容忽視。 [馬斯克指出，在人工智能機器學習面具之下的本質仍然是統計。 營造良好創新生態，需做好前瞻研究，建立健全保障人工智能健康發展的法律法規、制度體系、倫理道德。 著眼未來，在重視防范風險的同時，也應同步建立容錯、糾錯機制，努力實現規范與發展的動態平衡。 2024年12月20日，“人工智能”當選為漢語盤點2024年度國際詞 。當地時間2025年1月13日，美國拜登政府發布《人工智能擴散出口管制框架》，將對出口到全球的人工智能技術和GPU都進行三個級別的出口管制 。1月14日，中國外交部發言人郭嘉昆表示：堅決反對美方在AI領域也搞“三六九等” 。截至2024年12月，中國有3.31億人表示自己聽說過生成式人工智能產品，占整體人口的23.5%;有2.49億人表示自己使用過生成式人工智能產品，占整體人口的17.7%。在生成式人工智能用戶中，利用生成式人工智能產品回答問題的用戶最為廣泛，占比達77.6%;將生成式人工智能產品作為辦公助手的用戶占比達45.5% 。

　　當今,人工智能(Artificial Intelligence)已經深刻改變了人類生活的方方面面,并且在未來仍然會繼續發揮越來越重要的影響力?

　　“人工智能”這一概念在1956年于美國達特茅斯學院舉辦的一次學術集會上被首次提出,自此開啟了人工智能研究的新紀元?自此之后,人工智能在曲折中不斷發展前進?

　　1986年,神經網絡之父Geoffrey Hinton提出了適用于多層感知機(Multilayer Perceptron,MLP)的反向傳播(Back propagation, BP)算法,并且使用Sigmoid函數實現非線性映射,有效解決了非線性分類和學習問題?

　　1989年,YannLeCun設計了第一個卷積神經網絡,并將其成功應用于手寫郵政編碼識別任務中?

　　20世紀90年代,Cortes等人提出支持向量機(Support Vector Machine, SVM)模型,隨后SVM迅速發展成為機器學習的代表性技術之一,在文本分類?手寫數字識別?人臉檢測和生物信息處理等方面取得了巨大成功?

　　進入21世紀,隨著互聯網技術的發展與計算機硬件系統性能的提高,人工智能迎來了新的重大發展機遇?特別是2011年以來,以深度神經網絡為代表的深度學習技術高速發展,人類在通向人工智能的道路上接連實現了許多重大突破?

　　簡單來說，算法是一組明確定義的步驟，需要按照順序執行以達到計劃的結果。特別是，它用于求解數學方程。算法可以分為三個廣泛的組成部分：

　　輸入：在問題開始前就已知的信息。

　　算法：按照步驟一步一步地執行的序列。

　　輸出：如果嚴格遵循序列中的所有步驟，則會出現預期結果。

　　在科技世界之外，一個類似于算法系統的例子是“烹飪”。你有你的輸入(食材、配料)，你有你的算法(或多或少需要遵循的操作步驟)，你有你的輸出(一道你期望中的美食)。

　　算法是我們數字生活的原子結構的一部分，你使用的任何計算機程序、手機APP都會運行多個算法來執行其功能。你網頁瀏覽器到文字處理器，再到從Windows 3.0開始就附帶的紙牌游戲，每一個都依靠算法運行。

　　從根本上來說，人工智能是一種計算機程序。這意味著，和普通的電腦程序、游戲一樣，你遇到的任何 AI 或機器學習 (ML) 解決方案都將從頭開始使用算法構建。

　　人工智能和機器學習中的算法的作用是可變的。從廣義上講，它們定義了人工智能在處理和分析數據時將使用的規則、條件和方法。這可以像定義人工智能處理單張圖片所需的步驟一樣簡單，也可以讓人工智能在包含數十萬張圖片的數據集中過濾掉帶有狗的圖片。

　　分類算法：一種用于預測物品所屬的類別或類的機器學習類型。比如我們可以對人工智能進行編程，以區分垃圾郵件和您實際需要的郵件。以下是在AI和機器學習中使用的一些分類算法的示例。

　　1、二元邏輯回歸

　　二元邏輯回歸可以預測二元結果，例如是/否、通過/不通過。其他形式的邏輯回歸，如多項式回歸，可以預測三個或更多可能的結果。邏輯回歸通常用于疾病預測、欺詐檢測和客戶流失預測等案例中，可以利用其數據集來評估風險。

　　2、樸素貝葉斯

　　樸素貝葉斯是一種基于將獨立假設納入模型的概率算法，意味著它在模型中假設數據集中的兩個測量沒有關聯，也不會相互影響。這就是為什么它被稱為"樸素"。它通常用于文本分析和分類模型，可以將單詞和短語分類到指定的類別中。

　　3、K最近鄰(k-NN)

　　除了有時用于解決回歸問題外，k最近鄰通常用于解決分類問題。在解決分類問題時，它將數據點分隔成多個類別，并在平面上預測新數據點的類別標簽。根據周圍所代表的類別標簽最常出現的情況，新的數據點被賦予一個新的分類。k-NN也被稱為"惰性學習"算法，這意味著它不需要完整的訓練步驟，而只保存一個訓練數據集。

　　4、決策樹

　　決策樹是一種監督學習算法，也可用于分類問題和回歸問題。之所以被稱為"樹"，是因為它具有層次結構。從根節點開始，它分支出更小的內部節點或決策節點，在這些節點中進行評估以產生由終端節點或葉節點表示的子集。

　　比如從根節點開始分類武術，然后分成注重打擊的武術和注重摔跤的武術的內部節點。這些內部節點可以再分成特定的武術，如拳擊、柔術和泰拳的終端節點。這些算法非常適合數據挖掘和知識發現任務，因為它們易于解釋，并且只需要很少的數據準備就可以部署。

　　5、隨機森林

　　隨機森林算法由里奧?布雷曼和阿黛爾·卡特勒發明。它利用多個決策樹的輸出來產生預測結果。與決策樹類似，隨機森林既可用于解決分類問題，也可用于解決回歸問題。每棵樹都由從訓練數據集中抽取的數據樣本組成，使用帶替換的抽樣方法進行抽樣。這為決策樹增加了隨機性，即使它們來自完全相同的數據集。

　　在解決分類問題時，根據這些隨機決策樹的輸出來確定多數票。例如，假設有10棵決策樹專門用于確定一件連衣裙的顏色，三組說它是藍色，兩組說它是黑色，四組說它是粉色，一組說它是紅色。那么該連衣裙將被歸類為粉色，因為粉色獲得了4票的多數票。

　　隨機森林是金融領域機器學習模型的首選算法，因為它可以減少預處理和數據管理任務所需的時間。欺詐檢測、期權定價和客戶信用風險評估都是它在金融領域中使用的實例。

　　人工智能算法同時接受輸入和輸出，并使用預測模式開發邏輯，當它基于該邏輯接收到新輸入時，它將為您提供新輸出。人工智能算法生成的邏輯使它與傳統算法有所不同。

　　傳統算法：

　　傳統算法以代碼形式獲取一些輸入和一些邏輯，并為您提供輸出。這些都是確定的沒有預測成分。此輸出取決于算法中描述的步驟(代碼)。

　　人工智能 AI算法從數據中學習并提出獨特的解決方案，而傳統算法則在一組預定義的準則上運行，制定解決方案。

　　數據，是AI世界的基石，就如同我們日常學習所需要的各種資料。想象一下，你要學習繪畫，那畫冊、教程、名家作品等就是你學習的“數據”。AI也一樣，它通過大量的數據來學習和認識這個世界。這些數據形式多樣，可能是文本，比如書籍、新聞;可能是圖像，像照片、繪畫;也可能是聲音，例如音樂、語音;甚至是視頻，包含著豐富的視覺和聽覺信息。

　　優質的數據對于AI的重要性，怎么強調都不為過。如果把AI比作一個學生，那么優質數據就是精心編寫的教材。以圖像識別AI為例，假如要訓練一個識別水果的AI模型，給它提供清晰、準確標注的各種水果圖片，它就能很好地學習到不同水果的特征，像蘋果的圓潤、香蕉的修長、橙子的橙黃等。當面對新的水果圖片時，它就能憑借之前學到的知識準確判斷出這是什么水果。但要是提供的數據中存在錯誤標注，比如把草莓標注成櫻桃，那AI就會被誤導，在識別時出現錯誤。

　　在現實生活中，數據的獲取和質量把控面臨著諸多挑戰。隨著互聯網的發展，數據量呈爆炸式增長，這看似是好事，可其中也夾雜著大量的噪聲數據、重復數據和低質量數據。就好比在一個巨大的圖書館里，既有珍貴的經典著作，也有一些粗制濫造的書籍。為了讓AI學到有用的知識，我們需要對數據進行清洗、篩選和標注，這個過程就像從海量書籍中挑選出真正有價值的部分，并給它們貼上準確的標簽。

　　例如，在醫療領域，AI要輔助醫生進行疾病診斷，就需要大量準確的病歷數據、醫學影像數據等。這些數據不僅要準確記錄患者的癥狀、檢查結果，還要經過專業醫生的標注，才能成為AI學習的優質素材。只有這樣，AI才能在面對新的患者時，給出準確的診斷建議。