0.写在前面
最近在研究人工智能以及机器学习的相关。写篇文字，记录一下自己的理解，有不对之处大家多多批评指正。
记得上大学的时候，有一天，校园广播站里放了一首曲子，旋律特别优美，听了之后可以瞬间让人安静下来。问了好几个同学，都说听过，但是不知道叫什么名字。我当时就在想，如果我能写出一个程序，让用户能哼一哼大概的旋律，就能知道歌曲的名字该多好。后来才知道，那首曲子的名字叫《Kiss the rain》。
不知道现在有没有公司开发出“哼歌识曲”的功能，但是我知道，听歌识曲的功能早就开发出来了，就是你听到喜欢的歌曲，打开手机，按一下听歌识曲的功能，手机上就能识别出它听到的曲子是什么名字，并且同步给出当前正在播放位子的歌词。
人类想了解未知事物，或者深入了解感兴趣的事物，是人的本能，从产品需求角度说，应该是刚需。记得小时候有本书特别流行，叫《十万个为什么》，发现问题一般都去那里找答案，找不到就去问题爸妈，问老师。后来有了百度，Google，有问题就开始问题他们，极大的提高了我们学习知识的效率。但是百度，谷歌也有他们解决不了的问题，比如我刚提到的哼歌识曲的问题，这时候，有种技术应运而生，就是AI(Artificial Intelligence)，人工只能。
1.认识AI
相信很多做开发的朋友都想学习AI，但是稍做了解之后，最终大部分都放弃了，原因就是因为门槛太高。
得有大量的数据：
比如我上文提到的“哼歌识曲”功能，想让计算机听出来你哼的歌，首先它自己得“听歌”所有的歌，才能告诉你你哼的是哪一首吧。其实这一点相对来说还算好办一点，弄到所有歌的版权，将所有歌存到自己的服务器，涉及到的技术是写爬虫程序去爬取所有音乐网站的歌曲，去重，就好了。商业用就让公司来搞定版权的问题就好了，（能用钱来解决的问题都不是问题）。
得有数学功底：
机器学习入门推荐给大家，讲的是我所参考的资料里，最通俗易懂的了。但是还是需要我们有一定的数学功底。
映射关系
我们想要用AI来帮我们解决问题，首先要描述清除我们的任务，然后定义好X和Y，也就是传入的数据和我们想要的答案。
接下来最关键，也是最复杂的就是定义模型。比如最后一个房价问题，我们想知道房屋面积和房价的关系，除了最直接的面积之外，还有很多其他的因数影响这房价，比如城市规模，城市安全性，小区环境，物业水平，楼层高低，户型等等等等。我们需要猜想假设函数：
假设函数
好像也不是特别复制，哈哈，大家一定要对自己的数学有自信！
问题建模
得有算法功底：
假设函数想好之后，还要有一套损失函数和一套优化算法，这都需要我们针对具体问题和实际的数据验证结果进行不断的完善。发现的几篇好的优化算法的帖子，记录下来。
经典例子：国王 - 男人 + 女人 = 王后
语料库，词频表，语序列频度表
经典例子：通过行为猜测天气
2.我要解决的AI问题
公司产品是一套智慧办公系统，有聊天，任务，文件，日程等模块，需求是，聊天的时候，如果判断出语意能触发系统里的功能，就在聊天界面聊天内容的下方在额外推送一条相关信息。
比如聊天时，领导说“明天上午9点所有员工在会议室开会”，系统就会启动任务唤醒状态，如果有员工回复“好的”，“OK”，“收到”等积极状态的词，就为该员工创建一条开会的日程。
看别人讲的例子感觉还很好理解，可是到了自己的问题就没那么容易了。现在只想出了大概的思路，但是一直没有想出可行的解决方案。
首先得收集一定的语句库，然后调用百度AI的分词接口，定义一些维度，比如时间相关性，地点相关性，命令语气，办公相关性等等，把分的词按照这些维度描述一遍，应该跟词向量相似。最终把一个句子转换成一个和相同相关性的系数，如果系数大于某值，提示用户是否创建日程等信息，如果小于，直接过滤掉，认为是和系统无关的消息。
还有一种方案是用正则表达式来解决，也是整理好一些词库，写好一些认为是能出发任务，日程的句式，满足正则则推消息。
如果有朋友做个类似的项目，欢迎给我留言，大家一起讨论。
3.总结一下
AI是未来10年到20年的发展趋势，想要入门就必须有恒心，做好克服困难的准备。
收集数据，分析数据，建模，优化。无非也就这些，哈哈。想入门AI的朋友们，共勉！
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