前言

? ? ? ? 向量化是一種思想，不僅體現在可以將任意實體用向量來表示，更為突出的表現了人工智能的發展脈絡。向量的演進過程其實都是人工智能向前發展的時代縮影。

1.為什么人工智能需要向量化

????????電腦如何理解一門語言？電腦的底層是二進制也就是0和1，所有的文字，音頻和視頻都是一串數字， 這結構很簡單，但是有一個問題，沒有規律。比如我們使用一個32位的數字代表“蘋”，使用另一個32位的數字代表“果”，那么“蘋果”在電腦中就是一串0和1組成的數。

????????電腦并不知道這串數字代表的是一個水果。科學家在對字母或者漢字編碼的時候，只考慮到了存儲和顯示的需要，并不會顧及他的實際意義。舉例說明：美的編號是39，丑是40，愛是41，宇宙的答案是42，數字和文字生拉硬套的表示，之間不存在任何聯系，也就無法承載文字本身的意義。所以，電腦既不記錄意義，也不理解意義。

?????????非人工智能時代，電腦只是我們存儲和處理信息的一種工具，就如同存儲和處理食物的冰箱和鍋一樣，他們并不需要認識冰激凌和魚香肉絲，使用它們的人認識冰激凌，知道怎么做魚香肉絲就可以了，但是人工智能時代，我們需要電腦自己處理現實世界的信息，人工智能需要自己解決問題，以機器翻譯為例，本質上是兩種不同的語言對應同一個實際意義，AI需要自己找到這種對應關系，才能進行翻譯。

????????也就是說，電腦需要了解語言的實際意義。如何理解呢？答案是向量化。

2.如何向量化

????????那什么是向量化呢？簡單來說，就是將你想要表示的東西變成一組數字的組合。舉一個簡單的例子，如何用數字來定義一個人？可以嘗試給他設置各種衡量維度。

????????比如我們用[0,180,75,20]?來表示一個人，并給予每個維度以對應的解釋。第一維代表性別、第二維表示身高、第三維代表體重、第四維代表年齡，這樣通過一組4維數組就表示出一位身高為180，體重位75KG，年齡為20歲的男性。另外還可以擴展維度表示，將【性別，身高，體重，年齡，胸圍，腰圍，臀圍，體脂率，膚色，發色，愛好，學歷，收入...】,維度越多，那對一個人的定義就越準確。

?3.向量化后的優勢

????????那向量化后的表示有什么好處呢？ 1.方便電腦處理。2.向量化后的空間，展現了一定的規律。

????????我們以身高和體重為維度，通過這些維度篩選出來的人([180,76])，跟我們定義的人([180,75])的相似度就越高。在坐標中與你距離最近的人，也就是和你最相似的人。而我們增加更多的維度，那衡量標準就越多，在更高維度的坐標系中，我們就能夠通過空間關系，理解每個人的特征。

????????同樣對于詞語的表示，我們也通過向量化，只不過是詞語的向量化更加的抽象，表示它的維度也更不容易被總結出來，但如果我們同樣把他們放在一個很高維度的坐標里，那意義相近的詞語，他們的空間就會越接近。

????????向量是可以計算的，當我們把詞語放進向量空間后，國王的向量減去男人的向量再加上女人的向量，得出的向量值和女王或者王后的位置非常接近，這說明了在一個合適的維度坐標中，詞語之間的空間關系反映了他們在現實世界中的實際關系。

4.總結

? ? ? ? 向量化于人工智能時代而言，有著里程碑式的意義。人工智能與向量化，就如同西方與耶路撒冷。