被广泛认可的「算法」专业定义是:算法是模型分析的一组可行的,确定的,有穷的规则。
基于规则的人工智能
上个世纪六七十年代出现的早期人工智能系统都是基于规则的。
下图中所描述的是20世纪60年代的一个人工智能系统——SHRDLU。
这个系统能做的事情特别简单,就是在一个封闭的狭小空间里移动一些积木块,比如可以用自然语言来命令这个系统把红色立方体上面的绿色椎体挪下来。
▍系统是怎么做到的呢?
1.积木块有什么颜色 2.积木块有什么形状 3.什么叫做移动、什么叫做上下左右
实际上,系统首先要解决以上问题。这些问题都被算法工程师先编制成了规则。
之后,当系统收到命令,它会先把命令拆解成规则,然后再把这些规则组合起来去完成某一命令。
系统的所有规则都是算法工程师一条条写出来的,所以如果要增加一个积木块,那么这个积木块本身的规则,以及这个积木块和其他任何一个原有积木块之间作用的规则也要增加。
由此可见,这是一个非常繁琐的事情,一旦遇到新的情况,这种系统就需要人工去添加新的规则。
所以这些规则的适应性非常差,导致这种系统没有什么可实践性。
在现实中,不可能完全靠人不断去写规则来完成一个产品,毕竟编程人员不可能提前考虑到所有情况。
▍为了解决这个问题,人们开始研究让机器自己去学习规则。
现在的人工智能最主要的技术就是机器学习和深度学习,由机器自己去根据不同的情况学习不同的规则,遇到的情况越多学到的越多。
那什么是机器学习&深度学习呢?二者有着什么样的关系呢?请期待下期人工智能系列知识分享!