人工智能：复杂问题求解的结构和策略-简述复杂策略的方法

关系图

这几个概念之间的关系可以简要用上图表示。

我们先来理清楚机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别每个概念的含义，在这个过程中穿插梳理它们之间的关系，会更加清晰明了。

人工智能：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等，研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

总的来说，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

机器学习（Machine Learning）：机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。

也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。

机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。

模式识别：模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别，我们把环境与客体统称为“模式”。

模式识别研究如何使机器模拟人的感知功能，从环境感知数据中检测、识别和理解目标、行为、事件等模式，是人工智能领域的几个主要分支方向之一。人工智能是模拟人的智能，那么模式识别就是模拟人的感知功能。

神经网络：神经网络是一种在生物神经网络下建立的数据处理模型。与人类的神经系统类似，人工神经网络由大量的人工神经元相互连接进行计算，根据外界的信息来改变自身的结构，主要通过调整神经元之间的权值来对输入的数据进行建模，在不断的更新，迭代与计算后，获得解决问题的能力。

神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型人工智能：复杂问题求解的结构和策略，它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的，它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。

神经网络是一种模型，而模型是实现机器学习的要素之一。

数据挖掘：数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。

数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括数理统计、人工智能、计算机等。涉及机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

统计分析：统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。

统计分析的主要内容包括描述统计和推断统计。这二者的区别又是什么？描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系。而推断统计指用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。以此可以看出前者更倾向于对已有的数据进行整理，而后者则是在已有规律之下进行预测。

人工智能（AI）本质上是数据驱动的，而统计学是一门从数据中发现规律的学科，对人工智能发展起着至关重要的作用。可以简单地理解为，人工智能就是一个统计学上的应用，我们现在的人工智能所做的决策都是经过大量数据分析所得到的“经验”而得到的。

优化理论：最优化理论是关于系统的最优设计、最优控制、最优管理问题的理论与方法。最优化人工智能：复杂问题求解的结构和策略，就是在一定的约束条件下，使系统具有所期待的最优功能的组织过程。是从众多可能的选择中作出最优选择，使系统的目标函数在约束条件下达到最大或最小。

机器学习、人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。