14、人工智能在数据科学中的角色

人工智能在数据科学中的角色

一、人工智能概述

人工智能（AI）虽已出现数十年，但直到在数据科学中得到应用才成为主流。过去，它是一种神秘的技术，常与机器人或复杂的计算机系统相关联，甚至被认为会威胁人类。实际上，AI 主要是一组相当智能的算法，在其适用的地方以及涉及算法开发和应用的计算机科学领域都很有用。

尽管有一些成功案例让 AI 成为新闻焦点和营销热点，但在数据科学中，它并非总是最佳资源，因为还有其他更好且应用更广泛的资源，如一些降维方法和特征工程技术。而且，在数据科学项目中使用 AI 时，通常需要大量的微调。AI 不是万能药，但如果你在一家能获取大量优质数据的大公司工作，它会是一个有用的工具。

二、AI 解决的问题

AI 是一组重要的技术，自诞生以来，它为解决问题提供了全面的视角。借助 AI，计算机系统能够界定要解决的问题并自动求解，无需人工硬编码。这就是为什么 AI 程序通常是实用、接地气的系统，旨在模拟人类推理（而非仅仅遵循预设规则），有时还能成功实现这一目标。

对于工程师和科学家过去几十年面临的高度复杂且难以解析求解的问题，AI 尤为有用。以著名的旅行商问题（TSP）为例，物流组织多年来一直试图解决该问题。虽然问题的表述很直接，但在现实场景中，当旅行者计划访问的地点数量较多时，找到精确解几乎不可能。尽管有足够的计算资源时可以找到精确的解析解，但大多数人还是选择基于 AI 的解决方案。虽然 AI 不是解决该问题的最佳途径，但能提供接近精确解且实用的结果。毕竟，如果一个解决方案需要大量计算机运行一整天才能得出，即使它是最精确的，也不具备可扩展性和成本效益。

大多数 AI 系统处理的是更复杂的问题，在这些问题中，获