摘要： 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。

搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。例如，旅行商问题（TSP）就是一个典型的搜索优化问题：给出城市列表以及城市之间的距离，寻找可以遍历每个城市，并花费最少的时间和开支的最佳路线。送货卡车就是这个问题的一个实际应用，假设在伦敦有100个人提交了网络订单，所有箱子都装进了一个货车里， 现在快递公司（比方说DPD）必须计算出最有效的路线（平衡距离/所花费的时间），以确保公司能够花费最少的时间，获得最大的利润。

如今，预测建模被大肆炒作，各地数据科学家试图用神经网络解决世界上的不同问题。其实本质上，预测建模是使用统计数据来预测结果。数据科学家一直试图解决两种预测建模问题：回归和分类。回归是发现两组变量之间的相关性，而分类是确定数据集属于不同组的概率。

1、人工神经网络

前馈神经网络--最基本的神经网络类型

算法类型：预测建模

生物学启示：认知脑功能（神经元）

用例：情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。

让我们从最广为人知的人工智能（AI）开始吧。神经网络是机器学习的子类的一部分。它们的设计和建造模仿了神经元层面的大脑功能，与轴突和树突相互作用，以便通过系统传递信息，通过一系列“层”产生预测结果并输出。每个图层都提供了一个额外的数据表示层，并允许您对最复杂的问题进行建模。

神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。而且这种监督学习算法可以支持回归和分类问题。

2、遗传算法

遗传算法中的个体繁殖

算法类型：搜索/寻路算法

生物学启示：适者生存/进化（细胞繁殖）

用例：数据挖掘/分析，机器人，制造/设计，过程优化

遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题。每一代中都包含一些类似于DNA中染色体那样的字符串。而每个个体都代表着搜索空间里的一个点，因此都有可能成为候选解决方案。为了提高解决方案的数量，我们将个体放入进化的过程中。

·物种中的每个个体都将争夺资源和伙伴。

·在每个竞争中最成功的个体(通常)会比那些表现不佳的产生更多的个体。

·成功的候选人“基因”能在物种中更多的传播，因此表现好的潜力更大。

3、群集/集体智慧