貝葉斯定理深入淺出?11月5日—10日，第三屆中國國際進口博覽會在上海舉辦在本屆進博會上，包括乒乓球機器人、城市智能環衛清掃車等在内的衆多人工智能産品，尤為引人注目人工智能，英文縮寫為AI人工智能誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技産品，将會是人類智慧的“容器”提起人工智能，我們有必要探究一下它背後隐藏着的一個數學公式：貝葉斯定理，今天小編就來聊一聊關于貝葉斯定理深入淺出?接下來我們就一起去研究一下吧!

貝葉斯定理深入淺出

11月5日—10日，第三屆中國國際進口博覽會在上海舉辦。在本屆進博會上，包括乒乓球機器人、城市智能環衛清掃車等在内的衆多人工智能産品，尤為引人注目。人工智能，英文縮寫為AI。人工智能誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技産品，将會是人類智慧的“容器”。提起人工智能，我們有必要探究一下它背後隐藏着的一個數學公式：貝葉斯定理。

曆史上有許多天才，生前籍籍無名，死後衆人崇拜。18世紀英國數學家托馬斯·貝葉斯也是其中一位。貝葉斯定理源于他生前為解決一個“逆向概率”問題而寫的一篇論文。在貝葉斯寫文章之前，人們已經能夠計算“正向概率”。舉個例子：假設一個袋子裡有N個紅球和N個白球，伸手随機摸一個，摸出紅球的概率是多大呢？顯然摸出紅球的概率是1/2，這就是正向概率。那麼“逆向概率”是什麼呢？《公式之美》一書告訴我們：如果我們事先并不知道袋子裡紅球和白球的比例，而是閉着眼睛摸出一些球，然後根據手中紅球和白球的比例對袋子裡紅球和白球的比例做出推測，這就是“逆向概率”。也就是說，當你不能準确知悉一個事物的本質時，你可以依靠經驗去判斷其本質屬性。用數學語言表達就是：支持某項屬性的事件發生得愈多，則該屬性成立的可能性就愈大。與其他統計學方法不同，貝葉斯定理建立在主觀判斷的基礎上，你可以先估計一個值，然後根據客觀事實不斷修正。這個研究看起來平淡無奇，名不見經傳的貝葉斯也未引人注意。他寫的論文直到他死後的第二年，才由他的一位朋友在1763年發表。

那麼貝葉斯定理在人工智能領域又是如何體現的呢？人工智能有許多應用，它們大緻可分為五類：自然語言處理、語音識别、計算機視覺、專家系統和智能機器人。自然語言處理就是讓計算機代替人來翻譯語言、識别語音、認識文字和進行海量文獻的自動檢索。但是，人類的語言可以說是信息裡最複雜最動态的一部分。人們最初想到的方法是語言學方法，讓計算機學習人類的語法、分析語句，等等。尤其是在喬姆斯基提出“形式語言”以後，人們更堅定了利用語法規則的辦法進行文字處理的信念。但是，幾十年過去了，在計算機語言處理領域，基于這個語法規則的方法幾乎毫無突破。

率先成功利用數學方法解決自然語言處理問題的是賈裡尼克。他認為語音識别就是根據接收到的一個信号序列推測說話人實際發出的信号序列（說的話）和要表達的意思。這就把語音識别問題轉化為一個通信問題，而且進一步簡化為用貝葉斯定理處理的數學問題。

基于貝葉斯定理，語音識别問題可以分解為：給定文字序列後出現這條語音的條件概率及出現該條文字序列的先驗概率。對條件概率建模所得模型即為聲學模型，對出現該條文字序列的先驗概率建模所得模型即為語言模型。這種語音識别系統不但能夠識别靜态的詞庫，而且對詞彙的動态變化具有很好的适應性，即使是新出現的詞彙，隻要這個詞已經被大家高頻使用，用于訓練的數據量足夠多，系統就能正确地識别。

随着大量數據輸入模型的疊代，和大數據技術的發現，貝葉斯定理的威力日益凸顯，它的實用價值也越發顯現。（卯言）