人工智能在这次的疫情当中，发挥着及其重要的作用，新冠疫情要比2003的那场非典更加的讨厌，因为它在症状的潜伏期更长，传染性更强，而且正好赶上了春运这个关键的时刻，所以导致确诊人数在不断的上升，在防治上面遇到了更大的困难。人工智能的发展历程在大规模的传染之后，现有的医疗资源已经难以满足不断增长的病患用户，为了能够实现更好的管控防治效果，提高效率，不少的企业纷纷采用了更多的技能手段来抗击这次的疫情，比如有些地方推出了智能机器人，通过语音识别，自然语义理解等技能，针对疫情的问题，就医注意，防护措施进行回答，对于正常的用户还有轻症用户来说，人工智能可以起到一定的答疑作用，避免因为医疗资源的紧缺以及交叉感染造成更大的风险。疫苗也可以使用智能技术其实，人工智能还被应用于疫苗的研发公，比如使用深度学习技能，可以协助科研人员进行数值的分析，快速的筛选文献以及相应的测试工作，目前，华米科技的人工智能实验室已经建立了10万份心电数值样本，来训练其神经网络的模型，早前，国内基于AI和大数值的流感实时预测模型便登上了《柳叶刀》的子刊，为传染病的预测提供了更加精准的逻辑框架。智能技术的灵魂人工智能为何能发挥出如此大的作用，魔力的来源究竟是什么，在短期内，人工智能只是智能在各个产业的点滴应用，真正人工智能是需要大量的智能数值进行积累的，人工智能在这些年的快速发展，主要得益于算力提升，数值积累和算法创新，其中，算法是人工智能的灵魂，是魔力的主要来源，那么这些算法的本来模样是什么，高中阶段的学生需了解人工智能发展的历程及概念，能描述的典型人工智能算法的实现过程。通过搭建简单的人工智能技术应用模块，亲历设计与实现简单智能系统的基本过程与方法，增强利用智能技术服务人类发展的责任感。
算法的种类变化简单地说，算法就是解决问题的处理步骤，就好比我们做饭需要食谱，食谱详细的描述了美味料理的制作方法，对制作料理这个问题给出了方案，并将操作步骤规范地描述出来，算法一词已经来源已久，截止目前，网上不完全统计有2000多个算法，如果考虑到每个算法的各类变种，那么数量是巨大的，这些算法竟会有着各自的差异，总体上可以分为四个类别，有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（UnsupervisedLearning），半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。未知数预测的能力由算法支撑的人工智能是“未来成功的关键”，情报分析，智能指挥等方面，作用也是至关重要的，有监督学习被称为有老师的学习，所谓的老师就是标签，通过标注好的样本（即训练样本以及其对应的目标）训练得到一个最优的模型，再利用这个模型对输入的数值进行判断给出结果，具备的是对未知数值进行预测的能力，在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习的过程。机器人和人类的PK将预测的结果与训练数据的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率，这也比较符合我们的认知习惯，比如我们通过图片或实物学习什么是猫，什么是狗等，经典的有监督学习算法有，反向传播神经网络，波尔兹曼机，卷积神经网络，多层感知器，循环神经网络，朴素贝叶斯，高斯贝叶斯，多项朴素贝叶斯，分类和回归树，ID3算法，C4.5算法，C5.0算法，随机森林，线性回归，逻辑回归，支持向量机等。到底谁是真正的高手有监督学习的原理我们可以详细的了解一下，从2016年到2017年，围棋机器人在多种场合以绝对的优势战胜了数十位顶尖的人类棋手，围棋界公认AlphaGo围棋的棋力都已经超过人类的第一名成绩，AlphaGo为了解决围棋的复杂问题，结合了有监督学习和强化学习的优势，通过标注数据训练形成一个策略网络，将棋盘上的当前棋子的布局状态作为输入信息，对所有可能的下一步落子位置，生成一个概率分布。
算法之间的对比以-1（对手胜利）到1（AlphaGo胜利）为标准，还可以预测到所有落子位置的得分，所谓棋艺，就是你出一招，模型学会了应对不同的棋盘布局能够预测最佳落子位置，见招拆招，棋盘就那么大，落子的选择尽管多种多样，针对每个棋盘状态定义了一个学习目标，最终取得令人瞩目的成果，无非是它的运算能力更强，总能找到更好的那一步棋，典型的无监督学习算法包括，生成对抗网络（GAN），前馈神经网络，逻辑学习机，自组织映射，Apriori算法，Eclat算法，DBSCAN算法，期望最大化，模糊聚类，k-means算法等。有个好的计算方法这里以k-means算法为例，来看看无监督学习背后的运行机制，这是一种用来计算数值聚类的算法，例如，对上图中的A，B，C，D，E五个点聚类，主要的方法就是不断地设定并调整种子点的位置，计算离种子点最近的均值，最终就能够根据距离聚成群，灰色的是开始时设定的种子点。首先，计算五个点与种子点之间直接的距离。然后，将种子点逐步移动到点群的中心，最终的结果就是，A，B，C和D，E分别根据离种子点的距离聚类为点群。简单却看出大智慧虽然这个方法看上去比较简单，却可以应用在很大的范围中，曾有人做了一个有趣的实验，给亚洲15支足球队的2005年到2010年的战绩，做了一个表，然后用k-Means把球队归类，得出了下面的成果，我们可以从中感受到它是否靠谱，亚洲一流，日本，韩国，伊朗，沙特，亚洲二流，乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜，人工智能应用的挑战，就好比谷歌人工智能大胜人类围棋大师，使得alphago的能力被充分的认知。挑战将带来更大的动力但在商业化的方法和能力方面的表现上很是一般，人工智能主要是监督式学习，有监督的训练就需要带标签的数值，因此数值的质量和精准度与输出结果密切的相关，常见的半监督学习类算法包含，生成模型，低密度分离，基于图形的方法，联合训练等。
所有的事物都是不完美的强化学习，主要是让机器从一个状态转变到另一个状态，如果完成任务的时候，就可以获得高分的奖励，反之，就会得到低分的惩罚，这也是强化学习的核心思想，为了能够应对不法分子不断更迭的刷单技能与手法，在今年“大促护航”的项目中充分汲取来自对抗智能团队的反作弊算法技术能力，大规模的应用了最新的实时df时空反作弊模型，该模型涵盖了最前沿的10项技能，比如说基于用户时序的边缘计算加速等。强化学习是近些年大家研究的一个重点，我们以Q学习为例说明（此处，引用了McCullock一个非常好的样例）。强化学习受到了关注假设一个房子有五个房间，房间之间通过门连接，从0到4编号，屋外视为一个单独的房间，编号为5，如下方左图，我们把左面的图转换一下，房间作为节点，如果两个房间有门相连，则中间用一条边表示，得到上方右图，假设我们的目标，是从屋内任意一个房间走到屋外，即编号5，2号房间是起点，每条边设定奖励值，指向5的为100，其他为0，可以发现，通过得分的奖励，从2到3，再到1或4，最终路线会收敛到5。
相对于以往的算法，强化学习是最符合人类学习习惯的，而且它在近年来，被寄予了很高的期望，特别是随着DeepMind和AlphaGo的成功，强化学习已经受到了广泛的关注，人工智能的应用，也都是大量算法的应用。
