导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关如何提升人工智能算法的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
怎么学习人工智能？
第一步：复习线性代数。（学渣的线代忘了好多-_-||）
懒得看书就直接用了著名的——麻省理工公开课：线性代数，深入浅出效果拔群，以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍；
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第二步：入门机器学习算法。
还是因为比较懒，也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标-数学推演-伪代码）。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是所有问题都需要用神经网络来解决；
多说一点，这个课程里详细介绍的内容有：一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。课堂笔记在：CS 229: Machine Learning (Course handouts)，同样非常详细。
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第三步：尝试用代码实现算法。
依然因为比较懒，继续直接使用了著名的——机器学习 | Coursera ，还是吴恩达教授的课程，只不过这个是极简版的cs229，几乎就是教怎么在matlab里快速实现一个模型（这套教程里有神经网络基本概念及实现）。这套课程的缺点是难度比较低，推导过程非常简略，但是这也是它的优点——让我专注于把理论转化成代码。
广告：作业参考 GitHub - zlotus/Coursera_Machine_Learning_Exercises: Machine Learning by Andrew Ng from Coursera
第四步：自己实现功能完整的模型——进行中。
还是因为比较懒，搜到了cs231n的课程视频 CS231n Winter 2016 - YouTube ，李飞飞教授的课，主讲还有Andrej Karpathy和Justin Johnson，主要介绍卷积神经网络在图像识别/机器视觉领域的应用（前面神经网络的代码没写够？这门课包你嗨到爆~到处都是从零手写~）。这门课程的作业就更贴心了，直接用Jupyter Notebook布置的，可以本地运行并自己检查错误。主要使用Python以及Python系列的科学计算库（Scipy/Numpy/Matplotlib）。课堂笔记的翻译可以参考 智能单元 - 知乎专栏，主要由知友杜客翻译，写的非常好~
在多说一点，这门课对程序员来说比较走心，因为这个不像上一步中用matlab实现的作业那样偏向算法和模型，这门课用Python实现的模型同时注重软件工程，包括常见的封装layer的forward/backward、自定义组合layer、如何将layer组成网络、如何在网络中集成batch-normalization及dropout等功能、如何在复杂模型下做梯度检查等等；最后一个作业中还有手动实现RNN及其基友LSTM、编写有助于调试的CNN可视化功能、Google的DeepDream等等。（做完作业基本就可以看懂现在流行的各种图片风格变换程序了，如 cysmith/neural-style-tf）另外，这门课的作业实现非常推崇computational graph，不知道是不是我的幻觉??要注意的是讲师A.K的语速奇快无比，好在YouTube有自动生成解说词的功能，准确率还不错，可以当字幕看。
广告：作业参考 GitHub - zlotus/cs231n: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (winter 2016) （我的在作业的notebook上加了一些推导演算哦~可以用来参考:D）
人工智能是如何提高图像的识别准确率的？
你说的人工智能 应该指的是深度学习框架
而且是相对过去的技术
深度学习如何提高图像识别率，主要是因为特征选择已经不需要做了，以前图像处理都是用某个算法先抽取图片里的特征， 然后再用算法分析，现在深度学习是一体了，自动抽取，所以有时候 识别的角度未必是图片上的某些元素，而是你想象不到的地方
“AI”能自我进化吗？
AI确实进化了，它能做的事情越来越多，成绩斐然。它的背后是AI实现路径的“三级跳”。但是“AI自开发短期内应该无法替代人的工作，还有很长的路要走。”徐文娟说。赵志刚从学术角度分析道：“只有当人类把不同应用领域的AI模型设计出来，并进一步分解出一系列通用模块，如同化学中的元素周期表、生物中的DNA、RNA，这种自开发才能有更多的应用。”
“仅需几行代码就能构建一个回归模型。”程序员认可谷歌AutoML的工作表现，认为AutoML设计的模型和机器学习专家设计的不相上下。日前，谷歌工程师分别在中国和硅谷重点推介谷歌AutoML项目。不明就里的疑惑紧跟着纷至沓来——AI又进化了？！已经会自开发了？能操控自己的进化了？是要摆脱人类吗？
国家超级计算济南中心大数据研发部研究员赵志刚说：“起初我们用数学公式和‘if……then’等语句告诉计算机第一步做什么、第二步做什么，手把手地教，后来给机器n组输入和输出，中间的规则或规律由它自己学会。”
“之前，很多聪明的头脑花一辈子时间研究：如何抽取有效的特征。”专注于智能导购对话机器人的智能一点公司CTO莫瑜解释道，“神经网络算法的发明、深度学习技术的出现，使得AI进化到2.0，抽取特征的工作由AI自己进行，我们的工作也随之发生了变化。”
用数学函数的模式很容易解释“1.0”到“2.0”的转变：如果把识别图像、语义理解、下棋等任务的达成都看成是不同的Y=f（X），即输入的“猫”的图片、声音或棋招是“X”，输出的“猫”、回答、棋高一招是“Y”。深度学习之前，人通过自己的分析寻找函数f对应的公式，告诉给AI。而深度学习之后，人输入大量的X与Y的对应，AI自己发现函数f对应的公式。
“AI找到的函数f的具体内容，可能比人找到的更好，但是人类并不知道，就像一个黑匣子。”莫瑜说，“但是f的形式是AI研究员通过研究设计出来的，如果使用深度神经网络，网络中的模块以及模块之间的组织方式也是提前设计的。”
随着深度学习技术的成熟和普遍化，模型构建出现了特定可追寻的经验。“各种共性神经网络的发布，使得从业门槛越来越低。一些普通的模型构建与优化，刚毕业的学生在网上学学教程就能上手。”赵志刚说。
当构建模型成为可习得的技能，AutoML就出现了。它能做的正是AI研究员的模型设计工作。“将帮助不同公司建立人工智能系统，即使他们没有广泛的专业知识。”谷歌工程师这样推介。AI成功进化到3.0。
事实上，AutoML替代的仍旧是人类能够提炼出经验的工作。“如果说之前人描绘一套寻找函数f的‘路网’，在深度学习的技术辅助下，机器能最快找到优化路径；那么AI现在可以自己设计路网了。”赵志刚言简意赅。
可以看出，不论是深度学习、还是AutoML，都只替代人类的一部分群体已经钻研透了的工作。“机器能做的事情，尽量不要手工劳动”，这是很多程序员的人生信条，这个信条催生了AutoML。本着同样的信条，微软开发了DeepCoder。“它可以用来生成满足给定输入输出的程序。”莫瑜说，但它的表现目前还不尽如人意，只能编写一些简单的程序。
谁是“上帝”答案毫无疑问，人类。
既然AI在进化中走向了更高一阶的模型设计，那么“上帝之手”又发生了哪些变化呢？
“炼丹”，莫瑜用两个字形象地说起自己的工作，“智能一点是专业做智能客服的，研发人员的工作主要集中于问题建模（如何将实际问题转化为人工智能技术解决的问题）和算法优化（如何提升人工智能算法的效果）。”
“炼”意味着不断地调试和完善。“针对特定的人，越投脾气越好，回答越精准越好。”莫瑜说，“我们的X是客户的问话，Y是机器人客服的回复，中间的函数f需要训练。”
这是个不容易的任务。如果把人类社会的经验分为3类：有公式的确定规则、可言传的知识、只可意会不可言传的感觉。最后一类最难琢磨。
“因此，我们想办法构建完善的闭环反馈，了解特定用户的喜好，通过情感、趣味的表达，最终做到投其所好。”莫瑜说，“目前处于人机协同的工作阶段，但是越来越多样本的获取，将帮助我们的智能客服给出精准的、讨喜的回答。”
可见，并不是所有领域都适合交给AI自开发去做，比如问题建模方面，如何将实际问题抽象转换为机器学习问题， AI还无法自主完成。在AI2.0阶段，研发人员还需要人工设计函数f的形式。
ai算法能力模型轻量化的目标
AI算法能力模型轻量化的目标：所谓轻量化人工智能，是指以一系列轻量化技术为驱动提高芯片、平台和算法的效率，在更紧密的物理空间上实现低功耗的人工智能训练和应用部署，不需要依赖与云端的交互就能实现智能化操作的人工智能。
AI算法能力模型轻量化的解析：
大模型的人工智能这场游戏正变得越来越“笨拙”，也越来越奢侈。于是，轻量化人工智能（Tiny AI）被寄予厚望，通过对人工智能模型及其计算载体的“瘦身”，提升效率，降低能耗。
专家认为，轻量化人工智能是以一系列轻量化技术为驱动，提高算法、平台和芯片的效率，在更紧密的物理空间上实现低功耗的人工智能训练和应用部署，不依赖与云端交互就能实现智能化操作，被视为人工智能的另一个重要应用方向。
信也科技王春平：价值观在前的人工智能算法发展
9月27日,由玛娜数据基金会主办的“促进人工智能算法性别平等”报告发布会暨政策研讨会在上海举行,联合国妇女署驻华办公室高级项目官员马雷军、上海市浦东新区妇女联合会副主席国云丹、玛娜数据基金会秘书长张唯、玛娜数据基金会课题组专家负责人周旅军、专家况琨,以及小米集团 科技 委员会技术向善议题召集人朱汐、信也集团首席算法科学家王春平、Thought Works(中国)数据智能团队解决方案架构师任添石等各界嘉宾出席了本次会议,共同探讨如何促进人工智能算法中的性别平等。
作为金融 科技 企业信也 科技 集团的代表,也是在人工智能领域取得优秀成就的女性从业者,王春平博士在会上阐述了其对于人工智能在研究、应用中对于数据伦理、性别平等的观点与建议。
人工智能时代加速,促进性别平等即发展大前提
人工智能自1956年被提出以来,短短60余年的时间中,这项科学技术的飞速发展给人类 社会 带来了不小的变化。人工智能算法是以数学方式或计算机代码表达的意见,由算法模型和数据输入决定着预测的后果。
随着人工智能时代的加速到来,人类将生活在一个算法无所不在的世界,随着算法决策开始介入并主导人类 社会 事务,算法对人类的生活和未来都将产生不可估量的影响。基于此,由算法偏见可能带来的伦理风险也开始引起人们重视。单就性别角度而言,由于目前人工智能领域目前仍处于男性主导的状况,使得人工智能算法在日常应用中不自觉就容易出现 “性别歧视“的争议。
据当日发布的《促进人工智能算法性别平等》报告(后文简称《报告》)介绍,目前人工智能算法的诸多应用场景中均存在一定的性别歧视现象。以人工智能开放平台为例,一张“端着水果篮的男性”图片被AI人脸识别平台检测为“女性”,单独截出头像却能够被检测为“男性”。在就业场景中,2018年亚马逊公司的自动招聘算法倾向于给关键词含“女”字的简历打低分,降低了女性工作申请成功率,最后弃用了该招聘算法。
信也 科技 首席科学家王春平表示:“人工智能算法的基础是数据,但在实际生活中因为种种原因,沉淀下来的很多数据分布是有偏的,从而可能将 社会 中的一些偏见渗透进算法中。作为人工智能算法的女性从业者,我认为需要通过多种方式去消除这些偏见。”
消除偏见与歧视,数据算法从业者新课题
2019年,国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》,提出了人工智能治理的框架和行动指南,明确提出要在数据获取、算法设计、技术开发、产品研发和应用过程中消除偏见和歧视。该委员会近日又发布了《新一代人工智能伦理规范》,第十三条特别强调避免偏见歧视,在数据采集和算法开发中,加强伦理审查,充分考虑差异化诉求,避免可能存在的数据与算法偏见,努力实现人工智能系统的普惠性、公平性和非歧视性。
“算法中存在性别歧视问题,主要源于训练AI的数据集反映了人类 社会 存在的性别偏见,而算法工程师对这一问题缺乏意识,未将解决性别偏见纳入开发需求,从而使得算法放大了性别歧视。“玛娜数据基金会课题组专家况坤表示。
据《报告》中专题 社会 调研的数据显示,58%的人工智能算法从业者不知道算法当中存在的性别偏见问题,73%的从业者不知道存在专门针对女性的恶意算法。从业者对算法性别平等的意识及能力亟需提升。
王春平博士表示,“对于在人工智能算法中尽可能地促进性别平等,我们认为首先需要从研发者的意识与环境培养开始。比如在信也 科技 集团内部,我们有很多公司政策都在保证并促进不同性别员工得到平等的机会。比如说我们会有比较完善针对人工智能领域或数字化应用相关的培训课程,这些课程包含了业务场景、算法学习、工程化落地,会开放给所有职位的员工,并且会尽可能地帮助公司内部对于人工智能算法有兴趣的员工参与一些实验性的创新项目,为其提供平等的岗位机会。我们认为保障女性员工获得公平的职业机会,为算法开发团队营造没有明显两性区分的环境,并有意识消除算法工程师们的性别偏见,对于人工智能算法在应用中尽可能实现性别平等是有益的。”
商业与伦理的平衡,价值观在前的人工智能算法未来
人工智能算法独特的运行逻辑导致人们 社会 生活的结构性场景发生了重大变化,加剧了决策者与相对人之间的“数字鸿沟”,人工智能算法独特的运行逻辑正在深刻地改变着以往的生产方式和生活方式,并与人的行为形成了支配关系。这也表示,人们的行为可以借助于数据算法来预测甚至被改变。
对于企业来说,人工智能算法的准确为商业行为的执行提供了准确的预判,但同时算法发展带来的伦理问题、性别歧视问题同样也是企业需要考虑的问题。
王春平博士认为,目前为止,人工智能算法在应用中反映的依然是相关性,在开发过程中考虑的因素与得到的决策结果之间,很大程度上只是相关。在很多应用里,性别可能是被引入的一个带有相关性的干扰项,如何排除偏见,公平地看待不同的性别,但是又不会影响到最终的商业判断准确性,具有不小挑战。目前这个问题已经引起了重视,有很多从不同角度试图解决这个问题的尝试,比如基于因果推理理论,寻找与期望预测结果拥有直接因果关系的因素;通过创新性地构造特征表征空间,抑制某些带有偏见的因素,比如由于性别带来差异。
“虽然很多时候,基于商业行为,我们很难判定部分情况下算法在偏好与偏见之间的界限,但是在算法的创新开发过程中,作为人工智能算法工程师如果拥有正确的价值观,就能尽可能提前审视并察觉歧视偏见的存在,很好地利用对于算法的不断更新去调整它带来的问题,这是我们作为算法开发者的使命与责任,也是人工智能算法发展的重要前提。” 王春平如是说到。
信也 科技 作为国内领先的金融 科技 企业之一,一直致力于推进 科技 应用与 社会 发展的互相融合与发展,尤其是在人工智能领域,信也 科技 通过在开发过程中纳入 社会 性别多元化视角,尽己所能为促进算法中的性别平等而努力。作为企业,信也 科技 致力推动在内部技术开发中的客观认识和理性反思,从而更好地促进 科技 发展。未来,信也 科技 将继续通过技术的不断创新,以确立正确价值观,助力促进人工智能时代的性别平等。
大数据怎样提升人工智能应用?
一方面，人工智能基础理论技能的开展为大数据机器学习和数据发掘供给了更丰厚的模型和算法，如深度神经网络衍生出的一系列技能和办法，这些技能便是深度学习、强化学习、搬迁学习、对立学习等。在另一方面，大数据为人工智能的开展供给了新的动力和燃料，数据规划大了之后，传统机器学习算法面对应战，要做并行化、要加速要改进。当前的弱人工智能使用都遵从这一技能路线，绕不开大数据。
互联网的快速开展，综合使用大数据和人工智能一直在进行深层次的研讨和开展。人工智能的更全面更才智开展需求依托大数据技能，需求大数据的支撑。
随着计算机硬件方面以及计算才能的提高，大数据的方面的相关技能为人工智能的开展供给了多样丰厚的学习样本。大数据的开展为人工智能供给了有力的技能支持，一起计算机计算才能以及存储才能的提高，也为人工智能扩展性存储以及生长供给了有力的硬件基础。
人工智能的开展也促进了大数据的开展，人工智能与大数据之间形成了项目促进开展效果。在大数据时代背景之下，人工智能技能需求进行进一步的完善，一起也有着更多应战，跟着大数据、云计算以及计算机硬件的完善开展，人工智能也能获得长足的开展，人工智能将会愈加智能化、才智化开展。
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