熟讀高數(shù)才能理解機(jī)器學(xué)習(xí)？不，初中數(shù)學(xué)就夠了

銅靈 編譯整理

量子位 出品 | 公眾號(hào) QbitAI

誰(shuí)說(shuō)理解機(jī)器學(xué)習(xí)必須要熟讀高數(shù)？

近日，數(shù)據(jù)科學(xué)Kyle在Medium發(fā)布博客表示，理解機(jī)器學(xué)習(xí)在做的事情，有初中數(shù)學(xué)知識(shí)足矣。

這篇博客簡(jiǎn)潔易懂、幽默風(fēng)趣，在Medium上幾天內(nèi)獲得600多贊。量子位將文章翻譯整理如下，與大家分享：

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當(dāng)下理解我們?nèi)斯ぶ悄艿姆绞酵ǔ１容^極端，要么通過(guò)媒體，越來(lái)越聳人聽(tīng)聞的觀點(diǎn)讓人難以想象。要么通過(guò)文獻(xiàn)，充滿(mǎn)晦澀語(yǔ)言和特定術(shù)語(yǔ)的論文讓人難以理解。

理解AI的正確姿勢(shì)應(yīng)該在兩個(gè)極端之間，這就需要你在新聞或文獻(xiàn)之外理性判斷，對(duì)于一般人來(lái)說(shuō)，至少應(yīng)該知道AI是什么。

這幾乎是沒(méi)有門(mén)檻的，我認(rèn)為理解AI，中學(xué)數(shù)學(xué)知識(shí)就足夠了。這篇文章我將簡(jiǎn)化人工智能中的數(shù)學(xué)，帶你撥開(kāi)云霧看本質(zhì)。

簡(jiǎn)單版AI和機(jī)器學(xué)習(xí)概念

能模仿人類(lèi)的智慧，這是最具代表性的AI的定義。

AI可以有多重“形態(tài)”，從虛擬游戲里的機(jī)器人、谷歌DeepMind開(kāi)發(fā)的下圍棋程序AlphaGo，到現(xiàn)實(shí)世界里索菲亞這樣的人型機(jī)器人，這都是AI“寄生”的場(chǎng)所。

那AI和相關(guān)報(bào)道中經(jīng)常提到的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是什么關(guān)系，請(qǐng)看下面這張圖：

人工智能（AI）：泛指任何可以讓計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)智慧的技術(shù)，可以通過(guò)邏輯、if-then等規(guī)則、決策樹(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)）等方法實(shí)現(xiàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)：AI的一個(gè)子分類(lèi)，讓機(jī)器通過(guò)真實(shí)世界的數(shù)據(jù)去“學(xué)習(xí)”，而非單調(diào)執(zhí)行預(yù)先設(shè)定的規(guī)則。

深度學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)的子類(lèi)，包含一系列算法。機(jī)器通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去處理數(shù)據(jù)，自己學(xué)習(xí)去執(zhí)行任務(wù)。在語(yǔ)言和圖像識(shí)別等任務(wù)中經(jīng)常看到。

發(fā)現(xiàn)了么，機(jī)器學(xué)習(xí)的最大特色之一，就是它的“學(xué)習(xí)”方式不同了。這里的“學(xué)習(xí)”，其實(shí)也沒(méi)有看起來(lái)那樣有未來(lái)感，你在初中可能就已經(jīng)接觸過(guò)了。

如果你看過(guò)《黑鏡》里類(lèi)似的橋段，就比較容易將現(xiàn)在AI可視化成一個(gè)有意識(shí)的實(shí)體，一個(gè)有思想、感覺(jué)、可以做出復(fù)雜決策的物體。

在媒體的報(bào)道中這種觀念更為普遍，甚至經(jīng)常會(huì)把AI人格化，然后將其與電影《終結(jié)者》里的天網(wǎng)（Skynet）和《黑客帝國(guó)》里的Matrix相提并論。

實(shí)際上這都不是真的。在現(xiàn)階段AI就是數(shù)學(xué)。有時(shí)是高難度的數(shù)學(xué)，有時(shí)需要擴(kuò)展到計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等其他領(lǐng)域的知識(shí)。但AI的核心是一種數(shù)學(xué)函數(shù)。

也就是說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以從y=mx+b這個(gè)方程式來(lái)理解。如下圖所示，我們已經(jīng)知道了x值y值，此時(shí)需要讓一臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)輸入（x）和輸出（y）去思考兩者之間的關(guān)系，推斷出m和b的值。

這個(gè)公式推斷起來(lái)不難吧，y=1x+1，小學(xué)生也會(huì)做。就是這樣，我們創(chuàng)造一個(gè)公式來(lái)描述所給的數(shù)據(jù)，這大體上也是機(jī)器學(xué)習(xí)在做的事情。

這之間最有趣的部分就是，怎樣教機(jī)器選擇最適合這些數(shù)據(jù)的公式。一旦找到這其中的關(guān)聯(lián)，你還可以將它用圖表的形式表現(xiàn)出來(lái)。

你不懂的數(shù)學(xué)，拿給機(jī)器去做吧

y=1x+1是個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子，我們需要機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的原因是，人類(lèi)無(wú)法在數(shù)百萬(wàn)量級(jí)的數(shù)據(jù)點(diǎn)中找到合適的公式，這就是計(jì)算機(jī)要去做的事了。

無(wú)論如何，必須有足夠多的數(shù)據(jù)才能找到正確的公式。如果我們僅僅有x=1和y=2兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，輸出的函數(shù)也是千變?nèi)f化的，可能是y=2x，可能是y=x+1,，也可能是y=([x+1]*5–9)? + 1等等。

根據(jù)少量數(shù)據(jù)構(gòu)建公式，然后把它用到更多數(shù)據(jù)上，這個(gè)公式可能會(huì)出現(xiàn)大量錯(cuò)誤。

并且，現(xiàn)實(shí)世界總不可能一直這么完美。在下面這個(gè)動(dòng)圖中可以看到，機(jī)器會(huì)在一堆數(shù)據(jù)中進(jìn)行取舍，探索怎樣最大化去滿(mǎn)足這些數(shù)據(jù)，進(jìn)而才去創(chuàng)造公式。

和數(shù)學(xué)課上那些規(guī)律輸入和輸出值不同，真實(shí)世界的數(shù)據(jù)更不可預(yù)測(cè)，也更“參差不齊”。

△ 最佳公式

當(dāng)面對(duì)一堆變量時(shí)，人類(lèi)找出合適公式的可能性更小了。只有x和y很容易，但如果y受x的1次方、2次方、100次方的影響呢？

人類(lèi)就hold不住了，但計(jì)算機(jī)可以。

現(xiàn)實(shí)生活中的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI

來(lái)看一個(gè)現(xiàn)實(shí)生活中的例子。我在制藥領(lǐng)域工作，就舉個(gè)癌癥相關(guān)數(shù)據(jù)集的例子好了。

這個(gè)數(shù)據(jù)集中有兩個(gè)關(guān)于腫瘤大小的輸入變量，即半徑和周長(zhǎng)，以及兩個(gè)潛在的輸出，即良性腫瘤和惡性腫瘤。用我們上述思路來(lái)考慮，這事就是這樣的：

• y：診斷結(jié)果，可以是0（良性）或1（惡性）
• x1：半徑
• x2：周長(zhǎng)
• 每個(gè)x都有一個(gè)位置的m，先稱(chēng)之為“某數(shù)”吧
• b：依然是一個(gè)未知數(shù)

那么這個(gè)線性方程長(zhǎng)什么樣？其實(shí)和上面的例子也沒(méi)什么太大區(qū)別：

診斷結(jié)果=（某數(shù)1×半徑）+（某數(shù)2×周長(zhǎng)）+b

這樣看來(lái)，這道題已經(jīng)脫離了人類(lèi)能力的范圍了，所以不用費(fèi)時(shí)間去找這么多變量與結(jié)果的關(guān)系了，我們可以讓機(jī)器去做，這之間就是機(jī)器學(xué)習(xí)！

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博客原文地址：

https://medium.com/s/story/machine-learning-for-anyone-who-took-math-in-8th-grade-60fa9198b5eb