張澤玲

計(jì)算機(jī)科學(xué)的理論基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，人工智能的基礎(chǔ)很大一部分是計(jì)算機(jī)，由此我們可以得出數(shù)學(xué)必然也是人工智能的重要理論基礎(chǔ)。2011年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者Thomas J.Sargent就在2018年8月世界科技創(chuàng)新論壇上表示，人工智能其實(shí)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)。雖然他的表達(dá)可能有點(diǎn)偏頗，因?yàn)槿斯ぶ悄艿睦碚摾锊粌H僅是統(tǒng)計(jì)學(xué)，還有數(shù)學(xué)別的分支的內(nèi)容，但確信無疑的是，這一次人工智能熱潮的理論基礎(chǔ)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)。無論是深度學(xué)習(xí)模型識別圖片還是自然語言處理，其中都用到了概率統(tǒng)計(jì)學(xué)理論里的基本定理。一個人工智能模型能夠最終訓(xùn)練成功，首先需要在數(shù)學(xué)上證明其可以達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

與人工智能一起火起來的還有大數(shù)據(jù)技術(shù)，也是人工智能的基礎(chǔ)。在大量數(shù)據(jù)中挖掘其中的意義，就必須依靠概率統(tǒng)計(jì)來進(jìn)行分析。雖然我們看不到繁雜的公式符號和數(shù)據(jù)，但它們驅(qū)動的人工智能，卻可以被我們直接感受到，并影響著我們的生活。