什么是人工智能算法？ _人工智能

人工智能算法大致可分作監督學習、無監督學習與強化學習。其中，監督學習通過不斷訓練程序（模型）從人類已有經驗中學習規律。在這一類機器學習中，研究人員會通過標記數據的方法，不斷調整模型參數以達到學習目的。類似于父母會向孩子展示不同顏色、大小乃至種類的蘋果，教會孩子認識“未曾見過”的蘋果。這便是監督學習的目的：樣本外預測。
無監督學習則通過訓練程序，使機器能直接從已有數據中提取特征，對信息進行壓縮，用于完成其他任務。如傳統的主成分分析，可以將高維特征使用低維度向量近似。例如，我們可以使用主成分分析技術壓縮圖片，以達到節省儲存空間的作用。因此，這類機器學習算法并不需要以往經驗，也被稱之為無監督學習。
當然，無監督學習與監督學習之間并不是彼此對立的關系，對于存在部分標注的數據，我們也可以使用半監督學習算法。比如最近比較流行的對抗神經網絡——我們可以使用該算法學習一系列甲骨文后，令它生成多個足以以假亂真、卻從不代表任何意義的“甲骨文”，相當于計算程序“照虎畫虎”卻不知為虎。
此外，強化學習與以上（無、半）監督學習算法不同什么是人工智能，強化學習是動態優化的延伸，而（無、半）監督學習則與統計學更為接近。強化學習通過使智能程序不斷地與環境交互，通過調整智能程序的決策參數（過程）達到最大化其累積收益的目的。強化學習是最接近于人類決策過程的機器學習算法，類似于讓一個智能體無限、快速地感知世界，并通過自身失敗或者成功的經驗，優化自身的決策過程，在這一過程中計算機程式并不那么需要老師。當然什么是人工智能，強化學習也并不能完全同監督學習割裂開來。比如就是通過強化學習手段所訓練的計算程序，但在訓練的第一階段，研究人員使用了大量的人類玩家棋譜供模仿學習，這里人類已有經驗類似于老師；但是在的升級版本中，模仿學習已經完全被摒棄。
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什么是人工智能算法？