人工智能（AI）正以惊人的速度改变着我们的世界。它不仅仅是一个流行语，而是一种强大的技术，正在重塑各行各业，从汽车工业到医疗保健，再到金融服务。随着 AI 技术的不断发展，理解其本质、应用和未来至关重要。本文将深入探讨 AI 的重要性，剖析 AI 工作流的关键环节，并探讨如何利用 MATLAB 开发 AI 驱动的系统，为读者提供一个全面而深入的 AI 技术解析。
为什么人工智能如此重要？
麦肯锡的预测数据表明，到 2030 年，AI 将为全球经济贡献高达 13 万亿美元的价值。这一数字令人震惊，也凸显了 AI 的巨大潜力。AI 的重要性体现在它能够解决复杂问题、提高效率、降低成本，并创造新的商业模式。
各行各业都在经历 AI 浪潮的洗礼。在制造业，AI 驱动的预测性维护模型能够提前识别机器故障，从而减少停机时间并提高生产效率。在医疗保健领域，AI 算法可以分析大量的患者数据，辅助医生进行诊断，并提供个性化的治疗方案。在金融领域，AI 被用于风险管理、欺诈检测和客户服务。
AI 工作流的重要组成部分
一个成功的 AI 项目不仅仅是训练一个模型那么简单。它需要一个稳健可靠的工作流，涵盖多个关键环节：数据准备、模型创建、系统设计和部署。每个环节都至关重要，任何一个环节的疏忽都可能导致整个项目的失败。
- 数据准备：AI 项目的基石
数据准备是 AI 项目中最耗时、也是最关键的环节。它包括数据收集、清洗、转换和标记等步骤。高质量的数据是训练出准确、高效的 AI 模型的必要条件。数据准备不仅仅是技术问题，还需要深入的领域知识。例如，在语音识别项目中，需要了解语音信号的特征，才能有效地提取有用的信息。在自动驾驶项目中，需要了解传感器数据的特点，才能准确地感知周围环境。
由于 AI 涉及大量数据，数据标记可能是一项繁琐且耗时的任务。此外，在某些情况下，我们可能无法获得足够的数据，特别是在处理关键安全系统时。这时，生成准确的合成数据就显得尤为重要。自动化技术在数据准备阶段的应用，能够显著提高效率并降低成本。
- AI 建模：构建智能的核心
AI 建模是构建 AI 系统的核心环节。它包括选择合适的算法、训练模型和评估模型性能等步骤。在选择算法时，需要考虑问题的类型、数据的特点和计算资源等因素。目前，常用的 AI 算法包括机器学习、深度学习和强化学习等。
成功进行 AI 系统建模的关键因素包括：
- 丰富的算法和预置模型库： 从一套完整的机器学习、深度学习、强化学习及其他 AI 技术算法和预置模型开始。
- 高效的设计和分析工具： 通过应用程序开展卓有成效的设计和分析。
- 开放的生态系统： 在开放式生态系统中工作，可以综合运用 MATLAB®、PyTorch 和 TensorFlow™ 等 AI 工具
- 强大的计算能力： 通过 GPU 加速功能管理计算复杂度，并扩展到并行服务器、云服务器及本地数据中心。
- 系统设计：整合 AI 与现实
AI 模型并非孤立存在，它们需要与整个系统集成，才能发挥作用。例如，在自动驾驶系统中，AI 感知系统需要与定位、路径规划和控制系统协同工作，才能实现车辆的自动驾驶。系统设计需要考虑多个因素，包括系统的性能、可靠性、安全性和可扩展性等。
复杂的 AI 驱动系统需要集成和仿真。通过仿真，我们可以在实际部署之前，验证系统的性能和可靠性，从而降低风险。
- 部署：将 AI 带入现实世界
部署是将 AI 模型应用到实际场景中的最后一步。它可以将 AI 模型部署到 CPU、GPU 和/或 FPGA 中，无论部署到嵌入式设备、边缘设备、企业系统还是云中皆不例外。根据应用场景的不同，部署方式也会有所不同。例如，在嵌入式设备上，需要考虑功耗和资源限制；在云端，需要考虑可扩展性和安全性。
使用模型生成代码并部署到设备，可以大大加快部署过程。通过代码生成优化技术和硬件优化库，可以调整代码以满足不同硬件平台的需求。
使用 MATLAB 开发 AI 驱动的系统
MATLAB 是一款强大的工具，可以帮助工程师和科学家开发 AI 驱动的系统。它提供了丰富的功能和工具箱，涵盖数据准备、模型创建、系统设计和部署等各个环节。
- 使用 MATLAB 进行数据处理
MATLAB 提供了各种应用程序和数据类型，可以大大缩短数据预处理的时间。无论是时序传感器数据、图像还是文本，MATLAB 都能轻松处理。借助高级函数，您可以轻松同步不同的时序、用插值替换离群值、过滤含噪信号、将原始文本分割成单词等。借助绘图和实时编辑器，您可以快速可视化数据，理解内在趋势并发现数据质量问题。
MATLAB 应用程序还可以自动进行图像、视频和音频数据的真实值 (ground-truth) 标注。这大大简化了数据标记的过程。
如果需要在获得真实数据之前测试算法，可以使用 Simulink 生成合成数据。这种方法在自动驾驶系统中非常常见，例如自适应巡航控制、车道保持辅助和自动紧急制动。
- 使用 MATLAB 进行 AI 建模
MATLAB 提供了多种 AI 建模工具，包括机器学习、深度学习和强化学习等。每种工具都有其独特的优势，适用于不同的应用场景。
机器学习
MATLAB 用户部署了成千上万的应用程序，用于预测性维护、传感器分析、金融和通信电子领域。Statistics and Machine Learning Toolbox™ 借助用于训练和比较模型的 App、高级信号处理和特征提取，以及用于监督式和无监督学习的分类、回归和聚类算法，让机器学习的难点部分变得简单。
半导体制造商 ASML 运用机器学习技术开发了虚拟量测技术，用于提高构成芯片的复杂结构的套刻和对准精度。“作为一名工艺工程师，我没有神经网络或机器学习方面的经验。我通过 MATLAB 示例为生成虚拟量测找到了最好的机器学习函数。我用 C 或 Python 做不到这一点，查找、验证和集成合适的包会花费太多时间。”工程师 Emil Schmitt-Weaver 解释道。
对于大多数统计和机器学习计算，MATLAB 模型比开源工具执行速度更快。
深度学习
工程师将 MATLAB 深度学习功能广泛应用于自动驾驶、计算机视觉、语音和自然语言处理及其他多种应用领域。您可以使用 Deep Learning Toolbox™ 创建、互连、训练及评估深度神经网络的层结构。参考示例和预训练的网络可以让使用MATLAB 进行深度学习变得轻松，即使不懂高级计算机视觉算法或神经网络知识也能如此。
MATLAB 让工程师能够在不同的深度学习框架下工作。由于 MATLAB 支持 ONNX，因而支持与其他支持框架（包括 TensorFlow）相互导入和导出最新模型。
强化学习
在通过累积奖励学习持续受益的控制系统中，强化学习堪称理想方法。在 Reinforcement Learning Toolbox™ 中，您可以使用 DQN、A2C、DDPG 和其他强化学习算法训练策略。您可以使用这些策略为复杂系统（如机器人和自主系统）实现控制器和决策算法。您可以使用深度神经网络、多项式或查找表来实现策略。
自然语言处理
自然语言处理模型常用于进行情感分析、预测性维护和主题建模。Text Analytics Toolbox™ 为文本数据的预处理、分析和建模提供算法和可视化。您可以用它来提取并处理不同来源（例如设备日志、新闻提要、调查、操作员报告和社交媒体）的原始文本。
使用机器学习技术（如 LSA、LDA 和词嵌入），您可以从高维文本数据集中找到聚簇并创建特征。使用 Text Analytics Toolbox 创建的特征可以与其他数据源中的特征相结合，以构建利用文本、数字和其他类型数据的机器学习模型。
