【一图读懂】你不得不知道的10个影响人类社会的算法

   新智元编译  

来源：equities.com

作者：Visual Capitalist

编译：刘小芹

本文的信息图表详细介绍了算法的定义、起源以及 10个重要而且基本的算法，并提出有关算法，尤其是人工智能和深度学习对人类社会、经济的影响的思考。

 

在现代世界，算法承担了大量的数学运算。算法控制着从粒子加速器到股市的一切，它们决定让你看到什么新闻，让你得到什么搜索结果，决定计算机的学习方式，以及在 Netflix 或 Amazon 上推荐给你的内容。

 

总之，随着我们在越来越多的事情上依赖算法，假如没有算法，社会就不能工作。因此，了解算法是什么，算法能做什么变得十分重要。

算法是什么？

算法决定我们在新闻流中与谁互动；它们在世界上最大的搜索引擎给网站排名；他们教机器人学习和想象；它们甚至将股市交易自动化。在许多方面，算法使软件开发者变成了现代世界的统治者。但算法究竟是什么？它们从哪里来？它们将如何编程我们的未来？

 

 

算法【al·go·rithm】

NOUN

1. 在计算或其他解决问题的操作中要遵循的过程或一组规则，尤其指计算机。

算法的起源

 “算法”（algorithm）这个术语来自花拉子米（AI-Khwarizmi，c. 780-850），他是一名波斯数学家、天文学家、地理学家和学者。算法（Algorism、Algorithm）出自“Algoritmi”，这是花拉子米（AI-Khwarizmi）的拉丁文译名。第一个有记录的数学算法可以追溯到公元前1600年，当时巴比伦人为了因式分解和开平方根而开发了算法。

 

现代算法于20世纪20年代后期形成，并在20世纪30年代随着高德尔-赫尔布兰德-克林（Godel-Herbrand-Kleene）提出递归函数，阿隆佐·邱奇（Alonzo Church）提出λ演算，埃米尔·珀斯特（Emil Post）提出Formulation 1（Post-图灵机），以及艾伦·图灵（Alan Turing）提出图灵机（Turing Machine）而成形。

算法的特征

 

• 算法必须在某个点停止（有限性）。
  

 

比如说，任务是做蛋糕，那么算法就是做蛋糕的食谱，它指导你准备什么材料，把什么东西搅拌混合，烤箱要设置什么温度，为了烤出完美的蛋糕应该什么时候停止烘焙。

 

 

• 算法的描述必须明确并有具体的步骤（明确性）。

 

如果任务是找到公园的位置，那么算法就是一组方向，明确地告诉你要做什么，怎样到达公园。

 

•  算法解决问题必须有效（有效性）。

 

如果任务是做一个玩具飞机，那么算法就是一个说明书，指导你将哪些部件组合在一起，最后能得到一个组装好的玩具。

主要的算法

 

链接分析（Link analysis）

 

从搜索引擎，社交网络到在线营销，各实体之间的关系分析十分重要。链接分析有很多方法和特点，每个方法都可以是一个算法，尽管它们的基础是相似的。比如，谷歌的佩奇排名（PageRank），Facebook的朋友推荐，Youtube或Netflix的视频推荐——它们的参数可能不同，但背后的数学本质上是一样的。

 

数据压缩

 

从zip到mp3，从JPEG到MPEG-2，这些算法压缩数据以使系统成本更低，更高效，而且更容易传输。数据压缩用于视频游戏，视频，音乐，云计算，数据存储，数据库以及你在计算机中下载的任何内容。

 

 

RSA加密算法

 

RSA加密算法由RSA公司的三位创始人（Ron Rivest，Adi Shamir，Leonard Adleman）共同提出，RSA即三人姓氏的首字母。该算法引入了加密技术，并为每个人可用。该算法解决了一个简单但复杂的问题：如何在最终用户和独立平台之间共享公共密钥。RSA算法适用于公开密匙加密和数字签名，广泛用于保护通过互联网等不安全网络发送的敏感数据。

 

 

安全散列算法

 

这是由美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的密码散列函数家族。从这些算法得到的散列通过将你收到的文件的散列与原始散列进行比较来校验你收到的文件是否正确。应用商店，电子邮件，杀毒软件、浏览器以及其他互联网内容都使用这些散列算法来检查你下载的内容是否网络钓鱼或网络攻击的结果。

 

归并排序，快速排序和堆排序

 

基于比较的归并排序（Merge Sort）采用“分治法”（Divide and Conquer），快速排序（Quick Sort）也一样，但快速排序有不同的排序方法，而且不稳定，更适合基于RAM的数列。堆排序算法（Heap Sort）使用优先队列来减少数据中的搜索时间。这些算法是数据挖掘、人工智能、链接分析和大多数计算操作使用的最重要的一些算法。

 

 

 比例-积分-微分

 

这种算法几乎无处不在——车辆，飞机，移动网络，卫星服务，工厂甚至机器人都有它的身影。它是一个控制回路反馈的机制，目的是减少理想输出信号和实际输出信号之间的误差。它应用于需要信号处理或电子控制系统的任何地方，控制机械，液压或自动化的热系统。

 

 

傅里叶变换和快速傅里叶变换算法

 

这两种算法将来自时域的信号转换成频域，或反之。互联网，调制解调器，智能手机，平板电脑，卫星，笔记本电脑——基本上，数字世界中的一切或具有计算机系统的任何东西都使用这些算法。

 

 

戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）

 

这是一种搜索算法，可以被建模成图，以便找到两个节点之间的最短路径。尽管找最短路径的问题还有其他方法，但戴克斯特拉算法对于需要稳定性的系统是第一选择的。这种算法的一个变体在今天应用于人工智能领域。

 

 

整数分解

 

这是一个数学算法，是将合数分解成更小的非平凡因子的一系列步骤。整数分解在计算领域应用广泛，特别是在协议基于分解大整数的密码学中。

 

佩奇排名

算法是让计算机完成任务的预定步骤的集合。它可以说是一个说明书，就像生活中一样，使用说明书可以很简单（例如宜家桌子的说明书），也可以非常复杂（例如提交专利的过程）。

 

算法应用的一个有名的例子是谷歌的佩奇排名（PageRank），它决定某一网站在Google搜索结果的排名顺序。

 

通过建立一个被称为马尔可夫链的随机模型，PageRank彻底改变了世界获取信息的方式。这种算法的强大帮助Google掌握了41％的在线广告市场，占据了 Alphabet 的大部分收入。

 

算法如何影响社会

社交平台在向我们提供新闻和信息方面有着重要作用。事实上，美国估计有44％的人通过Facebook消费。我们越依赖社交网络为我们提供新闻，算法就越多地影响我们所接触的信息。由于社交平台的设计是为我们提供定制的内容，我们正在创造在线的回声箱，挤出了反对意见，这个问题引起越来越多的关注。

 

算法也对我们的经济产生了深远的影响。大约50％的市场使用高频交易——使用专用程序进行自动交易的过程。当今的经济有很大的部分是人工干预很少的。

                             

近年来，人工智能领域的进步产生了许多令人兴奋的成功。深度学习正在使各种机器辅助任务成为可能。深度学习正在影响着预防医疗、无人驾驶车辆、药物发现、生物信息学，以及购物网站的超定制化推荐。

 

深度学习

深度学习的非凡之处在于它超越了人类对计算机进行编程的限制。相反，程序员使用由数TB数据驱动的学习算法来训练它执行复杂的任务。计算机本质上是自己学习如何识别所需的对象，文本或动作。

 

 

算法经济学

技术提供商的潜在上升空间是巨大的，特别是在全球范围工作的专有程序。一个“物体”自主地沟通，不需人为干预地采取行动的时代，肯定会深刻地影响我们的社会。

 

最大的问题是，一旦计算机和算法处理了所有业务，那么我们做些什么？

附：信息图示全图

原文：https://www.equities.com/news/an-introduction-to-algorithms

点击下方“阅读原文”了解大数据实验平台
↓↓↓