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算法(Algorithm),从定义上来说,即是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。
对于算法的理解,袁岳举出一个生动的示例,他认为对于大脑来说,脑干是后台,皮质是前台,可以将算法类比为大脑的最小单位,也就是脑干上分布的突起—神经元,每个神经元具有特定功能用来解决特定问题,神经元通过突触与其他神经元相关联,形成不同的功能模块即可理解为算法模块。对于大脑来说,脑容量及脑细胞的总量决定了生物的智慧决策水平, 而对一个系统来说,由算法组成的智能模块的多少与品质决定了系统智能化水平。
从另外一个角度看,算法还可以被理解为业务经验和技术实现的整合,是人们在处理问题时长期经验积累优化出的最佳策略,普通人也可以去实现。
很多算法其实是来源于小数据的提炼、中数据的训练和大数据的输入。如在公安领域,老民警抓小偷经验丰富,老民警退休之后,如何将他们几十年的经验用技术继承续用?算法就适合做这些经验提炼的事,算法工程师将老民警对小偷眼神、姿态等等诸多指标敏锐把握的经验算法化,把过去的经验、模式、做法变成一系列指令,过去不成型的经验就转变成了生产力。这种行为识别算法,可以在类似火车站、广场等人流量大的场所,从上万人中快速识出潜在的行为不轨者。这个算法可以嵌套在某一个系统里,也可以植入硬件当中,具有灵活的可迁移性。
袁岳表示,算法的载体是非常灵活的,它既可以放在网络端,也可以放在设备里,也可以放在互联网或者是物联网里面,不需要单独为它再开发系统,它可以部署在任何系统之上。比如机器人里面就嵌入了算法的硬件,所以算法是可以分布在各个不同的载体上的。
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