國外媒體報道灯帮，經過幾十年發(fā)展乌逐，人工智能已經從科幻小說里的一個概念，變成了當今科技發(fā)展的主流膨桥。蘋果的語音控制系統(tǒng)Siri蛮浑、亞馬遜的智能助手Alexa、IBM的沃森超級電腦只嚣、谷歌大腦等等沮稚，能夠理解這個世界并且給出高效反饋的智能機器似乎就在眼前。關于人工智能册舞，你必須要知道的二十件事蕴掏。

有關人工智能：

1.過去二十年，在大數(shù)據(jù)集的數(shù)字化调鲸、建立管理大數(shù)據(jù)集的基礎框架和大數(shù)據(jù)計算范式上的進展盛杰，是解釋本世紀先后將重點放在數(shù)據(jù)科學和人工智能上的主要原因。

2.一旦我們數(shù)字化了數(shù)據(jù)称痊，使得他們可以被程序處理幌蹈，下一步就是撬動自動化和對未來的預測碎瓢。隨著預測能力的增加，似乎更多“智能”的方面展現(xiàn)了出來转迷。于是我們將“數(shù)據(jù)科學”這樣的術語改為“人工智能”戴仁。事實上這二者之間并沒有什么明顯的差別，只是感覺上的新奇和困難程度不同而已乞易。新奇度和難度隨著時間是呈正態(tài)分布贱僚。今天“人工智能”給人的感覺就和昨天的“數(shù)據(jù)科學”一樣。

3.從數(shù)據(jù)中學習的AI叫做機器學習(Machine Learning)毕蠢。傳統(tǒng)的機器學習從原始數(shù)據(jù)中提取人們可以識別的特征吝沃，然后通過學習這些特征產生一個最終的模型。

有關深度學習：

4.過去十年中雁唁，神經網絡俱竭，一種類似哺乳動物大腦突觸連接關系的機器學習結構，得以復興车份。神經網絡不需要人為提取特征谋减。原始數(shù)據(jù)進入學習算法之后不需要任何的人為工作，我們把它稱之為“深度學習”扫沼。

5.盡管深度學習技術和學習模型已經存在了幾十年了出爹，但是我們現(xiàn)在才看到其理論創(chuàng)新和基于經驗的突破，因為基礎架構和數(shù)據(jù)的實用性才剛剛成熟缎除。2006年严就，NVIDIA推出基于GPU的CUDA開發(fā)平臺，成為了深度學習發(fā)展歷史上的風水嶺器罐。

6.正是由于深度學習脫離了人為構建特征使其得以成為一種自然的學習工具梢为。很多技能，早在有能力以復雜的數(shù)學方式提取特征之前轰坊，我們就已經學會了铸董。這些技能是我們自然而然學會的，難以用高度的特征歸納衰倦。通過傳統(tǒng)的機器學習手段袒炉，是很難憑人類的直覺得出，或是構造出高維的精確特征的验恕。

7.早在我們有能力構建復雜的語義(semantic)之前思早，我們就已經在機器視覺和自然語言處理等方面取得了很好的成績。但是學會這些技能不需要我們有數(shù)學推理的能力梅砰，更不要說人為有意構建的高層語義了包萧。

8.深度學習在廣義的高維機器學習問題上已經展現(xiàn)了突破性的成果。其中覆蓋的領域包括基因組學，油氣荠划，數(shù)位病理學甚至是公共市場恕下。

有關強人工智能

9.近期關于人工智能的不實傳言引發(fā)了人們對于AGI的爭論。AGI是人們假設出的擁有像人一樣的智慧的計算機刘纸，各方面都能和人類比肩的強人工智能桥庵。

10.這很大程度上得益于深度學習在基本的人類技能上取得的重大突破和進展。比如機器視覺和自然語言處理等侈滚。

11.在未來一段時間內氯鲫，這些努力都會被存于各個筒倉之內，也就是說不同小組之間相互獨立地在各自領域內努力著坞角。

12.會使我們開發(fā)AGI的速度遭遇瓶頸的倾祈，并不是任何一個筒倉，而是讓他們彼此協(xié)作的能力晴叨，和建立合適的聯(lián)系外界的輸入輸出通道凿宾。第一款AGI不會是一個有人類實體的機器人，而會出現(xiàn)在網上兼蕊，這樣它就可以接收世界上的知識初厚，擁有通過網絡的交流能力。

13.AGI會擁有類似人類的智力遍略，但是卻不會有類似人類的外表惧所，因為我們并不了解自己內在的“目標函數(shù)”骤坐。目前绪杏，我們在特定的領域內訓練計算機，使他們犯的錯誤最小化纽绍。除非我們知道我們自己的目標函數(shù)是如何校準的蕾久，否則，即使AGI會很智能甚至有可能會有意識的展現(xiàn)拌夏，但也絕對不會完全像人一樣僧著。

14.2025年以后出生的小孩會認為軟件是有自己的意識的。這比大多數(shù)人想的都要來的更加突然和迅速辰诉。

15.人們會通過輸入輸出的通道來限制和規(guī)范AGI的行為圣治。未來會有很多關于AGI善惡的爭論，關于增加其好的能力是否會同時使其產生潛在的惡意行為敏袄。無人駕駛汽車是一個早期辙紧、但是很有力的例子。

有關人工智能公司：

16.AI創(chuàng)業(yè)公司正處在創(chuàng)新和獲得資金增長周期之中坚为。

17.AI學習技術和算法的商品化速度遠比我們想象的快苟可。目前比較成功的創(chuàng)業(yè)公司，都獲取到了獨特的數(shù)據(jù)，并且不斷地利用AI模型從用戶和企業(yè)之間的交互學習想阎，加強他們的初期優(yōu)勢憾侮。比較著名的例子是Google通過點擊率數(shù)據(jù)，將其作為一個私有的數(shù)據(jù)源和一種學習交互方式來幫助他們改進排名瓤梦。

18.我們仍然在人工智能的春天选畴。大科技公司會付大筆的錢收購那些有新成果的小團隊。這些新的成果辙使，如果最后在外部成熟冗美，對大科技公司來說會產生生存危機，這為我們看到的這些高價收購提供了合理的解釋析二。

19.提供人工智能工具的公司需要建立更有吸引力的平臺來對抗“商品化”粉洼，從而獲得值得資本投入的成果。

20.未來五年叶摄，硅谷的言論會發(fā)生改變属韧，從Marc Andreessen的“軟件在吞噬這個世界”變?yōu)椤皵?shù)據(jù)科學和人工智能在吞噬這個世界”。

有專家指出蛤吓，人工智能是人類對“智能”的模擬宵喂，目的是實現(xiàn)某個人類能完成的工作，所以目前的人工智能只是工具而已会傲。不管怎樣锅棕，機器人出現(xiàn)的本意，原是希望它能為人類服務淌山。但如果出現(xiàn)了不可控的變化裸燎，那也只能說，這其實是科技給我們開的一個吊詭的玩笑泼疑。 “這是最好的時代德绿，這是最壞的時代，”未來如何闸声，就讓我們拭目以待吧彻盐。

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