對于技術領域中存在的AI相關技術，我們應心存感恩。人類不僅花費了數十年的時間來研究完善數學算法，以使這些奇妙復雜的算法發揮效用，而且在這一過程中，我們還在不斷尋求突破性發展，并以此作為靈感，深入研究，從而使得下一代智能能夠得以存在于我們的星球上。大自然，及其所包含的一切，都深深地根植于AI的運作中，并將在這里成長壯大。

David Attenborough拍攝的野生動物紀錄片令人印象深刻。他們對地球上許多生物的行為和屬性，進行了令人難以置信的詳細解讀，這使得我們能夠了解這些生物是如何融入自然生態系統，并通過共同努力，從而使我們居住的星球蓬勃發展，最終讓地球成為如今的模樣。雖然我不是David Attenborough，但我還是想將你們帶入到我的野生動物紀錄片中來。我們要探討的明星生物不是別的，正是那些被大自然直接啟發的人工智能算法。首先，我需要想你們介紹兩種算法概念，搜索/尋路（Search/Pathfinding）和預測建模（Predictive Modelling）。

搜索（尋路）算法

搜索算法本質上是一種程序，旨在找到一個到達目標的最佳/最短路徑。例如，旅行推銷員（travelling salesman）問題就是一個典型的搜索優化問題，在這一問題中，你將會得到一個城市及其之間距離的列表。旅行推銷員需要對每個城市訪問一次，你必須為其尋找最短路線，以最大限度地減少旅行時間和費用（確保能夠返回最初城市）。這一問題的實際應用是送貨卡車。假設倫敦有100人在線下單，所有的箱子都被裝在同一輛貨車里?？爝f（例如DPD）必須計算最優路線（平衡距離/時間），以便從倉庫（最終返回倉庫）交付這些包裹，并確保公司在交付過程中盡可能少地浪費時間和金錢。

預測建模算法

如今，預測建模是炒作的焦點。世界各地的數據科學家都在他們舒適的辦公大樓樓頂高呼“神經網絡”，而諸如谷歌這樣的公司正到處奔走，試圖用這些小巧而復雜的“人工大腦”及其不同變體來解決世界上的各種問題。實際上，預測建模使用統計學來預測結果。你經常會聽到數據科學家試圖解決兩種預測建模問題，回歸和分類?；貧w是發現兩組變量之間相關性的黑魔法，分類是計算數據集屬于不同組的概率的過程。

5種生物啟發學習算法

1.人工神經網絡（ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS）

前饋神經網絡 - 最基本的神經網絡類型

算法類型：預測建模

生物學啟示：認知大腦功能（神經元）

應用示例：情感分析、圖像識別/檢測、語言修正、機器人

我們從最常見的人工智能(AI)算法開始。神經網絡是人工智能領域中一個稱之為機器學習的子類別的一部分。它們的設計和構建模仿了神經元層面的大腦功能（即軸突和樹突相互作用，通過系統傳遞信息），通過一系列“層”生成預測輸出。每一層都提供了一個額外的數據表示層，從而使得你能夠對最復雜的問題進行建模。

神經網絡可能是目前應用最廣泛的機器學習算法，也是數據科學和機器學習領域的研究熱點。這一概念最初是在1958年提出的，稱之為“感知機”。后來Geoffrey Hinton對其進行了提煉，并被Google和Facebook等公司中進行推廣。神經網絡可用于解決各種類型的問題，包括自然語言處理、視覺識別等。這種監督學習算法既支持回歸問題，也能用于分類問題，且其應用的實例可以在日常的消費類產品中找到，包括智能手機及聯網家庭設備。

2.遺傳算法

遺傳算法中個體的繁殖

算法類型：搜索/尋路

生物學啟示：適者生存/進化（細胞繁殖）

應用示例：數據挖掘/分析、機器人、制造/設計、過程優化

為了解決搜索問題，遺傳算法在一組連續的世代個體中采用了一種類似于“適者生存”的進化方法。每一代都含有一些字符串，標記了我們在DNA中所看到的的染色體。群體中的每個個體都代表搜索空間中的一個點，因此每個個體都是可能的候選解。為了提高解的數量，我們將個體置于進化的過程中。

整體中的每個個體都會為爭奪資源和配偶而競爭

相較于競爭中失敗的個體而言，每場競爭中勝出的個體（通常）會產生更多的子個體。

更加“理想”的候選個體基因在種群中傳播，會導致優秀的父母將產生更具有潛力的后代。

3.群體/集體智能（SWARM/COLLECTIVE INTELLIGENCE）

蟻群優化實例， 一種集體智能算法

算法類型：搜索/尋路

生物啟示：蟻群/魚群/鳥群

應用示例：機器人、視頻游戲AI、制造、路線規劃

蟻群優化和粒子群優化是符合“集體智慧”概念的兩種最常見算法。在基本層面上，我們所討論的算法都需要利用多個工作智能體（working agents）。每個工作智能體都表現出非?；镜男袨槟芰?，這些行為通過集體（作為一個整體）工作，以便可以觸發更復雜、更緊急的行為，以解決問題。

蟻群優化（ACO）與粒子群優化（PSO）有很大不同。兩者都旨在實現緊急行為，但采用了不同的方法。像真正的螞蟻群體一樣，ACO利用信息素氣味引導個體智能體選擇最短路徑。最初，在問題空間中初始化一個隨機信息素。隨后，個體智能體開始遍歷搜索空間，在搜索過程中釋放信息素氣味。在每個時間段中，信息素將以一個確定的速率衰減。單一智能體根據其前方信息素氣味的強度做出決策，以遍歷搜索空間。特定方向的氣味越強烈，就越有可能向那個方向前進。信息素氣味最強的方案就是最優解決方案。

PSO更多的是關注整體方向。一些單一智能體被初始化，隨后它們從隨機方向開始。每個時間段，每個智能體都需要做出決策是否要改變方向。這一決策將以最優解決方案（pbest/全局最優）的方向、最鄰近的方向（局部最優）以及當前前進方向作為基礎。新的前進方向通常是對所有這些值的 “妥協”。

4.強化學習

強化學習環境中的智能體行為

算法類型：預測建模

生物啟示：經典條件反射

應用示例：視頻游戲、自主車輛控制、生產線軟件、金融系統

隨著心理學的發展和一個類似于經典條件反射的過程，強化學習可以對智能體所采取的有利行動做出積極的數字反應。學習強化學習的概念往往比學習經典的條件反射更容易。巴甫洛夫的狗（Pavlov’s Dogs），這是在19世紀90年代進行的一項研究，當時俄羅斯心理學家Ivan Pavlov正在研究狗的唾液對喂食的反應。這里可以找到一篇能夠很好地解釋這件事的文章。本質上而言，如果一個強化學習采取了一個好的行動，能夠向完成任務的方向邁出了一步，那么它將得到一個數字獎勵。該智能體將學習使用一個策略，從而使每一步都能獲得最大獎勵。將原始輸入應用到算法中，可以讓智能體開發自身對問題的感知，并改進該如何利用最有效的方式去解決問題。

將強化學習算法與其他機器學習技術相結合的應用是非常普遍的，例如神經網絡。這通常被稱為深度強化學習。神經網絡常用于預測強化學習在作出特定決策時應得到的獎勵。如今，Deep Mind是Google旗下的一所公司，它在這一領域取得了很大的進步，并可以采用Deep Q Learning方法來解決更為普遍的問題（例如一種算法能夠玩轉整個Atari游戲庫，并且在游戲“GO”中，在沒有任何幫助的前提下擊敗了世界冠軍）。他們目前正在采用這種方法來處理更復雜的游戲，如“星際爭霸II”。

作為參考，Q Learning是一種無模型版本的強化學習算法。它可以為任何有限的馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process）找到最優的動作選擇策略。在程序初始化時，每個動作值對應的Q值由開發人員定義，并在每個時間段由強化學習算法進行更新。下圖展示的是更新Q動作值對（Q action-value pair）的等式示例。

Q學習值（Q Learning Value）更新方程

5.人工免疫系統

算法類型：預測建模

生物學啟示：免疫系統

用例：安全軟件、自主導航系統、調度系統、故障檢測軟件

免疫系統是通過產生免疫反應來保護身體免受物質和病原體侵害的系統。人工免疫系統（Artificial Immune System，AIS）是受理論免疫學和應用于解決問題的觀察免疫功能啟發而產生的適應性系統。AIS是生物啟發計算和自然計算的子領域，與機器學習和人工智能相關。通常有多個與AIS相關聯的算法:

克隆選擇（Clonal Selection）

樹突狀細胞（Dendritic Cell）

陰性選擇（Negative Selection）

人工免疫識別（Artificial Immune Recognition）

與生物免疫系統一樣，AIS能夠將系統內的所有細胞分為“自我”和“非我”兩類。一個分布式的情報工作隊被用來對所有的細胞采取行動。參與免疫活動的最重要的兩類細胞是B細胞和T細胞（于你我而言是白血細胞）。T細胞分為三類，一種是用來激活B細胞，一種是用來結合并破壞外來入侵者，還有一種是用來抑制自身免疫問題。B細胞負責產生抗體，即與抗原（毒性/外來物質）相結合的特異性蛋白質。人工免疫系統通常用于通過監測入侵檢測以抵御網絡攻擊，并且通常被集成于企業級軟件中。與本文中提到的其他算法不同，關于此主題的免費在線學習資料非常有限，該技術可能是本文提及的所有技術當中最不發達的一種。