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第152章 即…自我情感逻辑分析

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因为埃隆·马斯克就是发表过对人工智能担忧的名人之一。

这个时候,给这么一个镜头,导播李时珍的皮。

弹幕也是各种皮。

硅谷钢铁侠也是要面子的好么。

不过,埃隆··马斯克的确不是研究ai的专家,他擅长的领域是玩搞火箭回收技术,搞电动汽车的,ai还真不是他的专业。

与此同时,舞台上的叶华说道:

“有一点我必须要吐槽,个别媒体甚至一些主流媒体,现在对于人工智能夸大宣传已经到了让我们这些搞ai的业内人士非常吐血的程度。”

现场顿时传来一阵低『潮』的哄笑声。

“例如,我看到媒体经常拿出来说的人就是已故霍金先生了,毫无疑问,霍金先生是一位伟大的学者,那么他是做什么的呢?他是一个物理学博士,是研究黑洞、研究宇宙学这些领域的权威专家,但他从来没有搞过人工智能,而且霍金先生患有渐冻症多年,本来就没法做科研了。”

“结果媒体把他当成了一个人工智能领域的专家,去请他出来大谈特谈人工智能的危险,这本身就是一件很滑稽的事情,不免有炒作热点的嫌疑,在我看来就是蹭ai热度。”

“所以为什么要把一些非专业人士的观点看得那么重要,甚至奉为经典和真理?应该去看那些真正研究人工智能的资深级专家,那么会发现他们有一种戒慎恐惧的心里,包括我也觉得现在的媒体把人工智能说的太过了。”

“人工智能的发展可以追溯到上个世纪50年代,是一个很曲折的发展史,也很无奈,因为大家都是一哄而上,过不了多久便一哄而散,每次都是对它寄予厚望,然后一大堆人进入这个领域,包括大量的资本,最后发现没有什么突破立马全跑了。”

“近年来人们再一次趋之若鹜,现在任何企业都觉得只要和人工智能沾边一下就高大上起来,市值翻倍、翻几倍,觉得特梦幻,不可思议。”

“那么现在的人工智能是个什么状况?大部分人研究人工智能,我觉得应该说是应用,整天媒体上说人工智能又做到这个、又做到那个,下棋又赢了,打游戏又赢了,这些其实在业内人士看来都是一种比较简单的技术路线。”

“简单来说就是采集大数据,标注数据。例如搞图片识别技术的,用大量的数据来训练,再去做一个相当于拟合的工作,一个多元函数,你不知道这个函数结构长什么样,但没关系,你有大数据拟合,这其实就是一个神经网络的思想而已。”

“最后拟合出结果来,对一个输入给出一个很好的输出,就可以识别出来这个图形到底是个什么东西了,识别能力甚至比人还要高。”

“这个当然好,但前提是你得有数据支撑啊,而且是海量的大数据做支撑,这其实是人工智能研究的一个比较低级的技术路线,而且建立大规模的数据中心非常非常消耗能源。”

“而现在出现了一种比较高级的路线,那就是alpha-go的那种路线,但还是离不开大数据,不过区别是这个数据不是靠人工标注了,而是让ai自己跟ai博弈,然后让它自动生成数据,这就是alpha-go后来为什么变得那么强的原因。”

“它一开始是学习人类的棋谱,再次升级之后就变成alpha-zero。为什么叫阿尔法零?因为它不需要学习人类的棋谱了,他从头开始唯一给它输入的就是围棋规则,然后在这个规则框架之内自己跟自己对弈,很快就能积累数据,迅速找到围棋最好的做法,从而超越人类。”

“所以这是一个比较高级的技术路线,对于研发能力也要不小的要求,尤其是对于计算能力和算法的要求,alpha-go团队最大的贡献是证明了这条路可以走,所以不失为人工智能发展的一大进步标志,而这直接导致了我们现在很多行业都刷新了技术,做到了以前做不不到的东西,例如图像识别技术,具体点人脸识别的应用就带来了很大的商业价值。”

“但这条路线在我看来依旧太狭窄了,远远不够好。在我看来,当前市面上所有的人工智能其实都没有智能,我知道我这话说出来肯定会引发争议,那就要看怎么去定义智能了。”

“我的意思是,当前市面上的人工智能应用,它唯一做的都是数据统计与分析,都是你给它大数据,然后他从中学习,从而得出一套基于大数据它做的比人更优秀,所谓大数据深度学习就是这么个意思。”

“但这真的是我们人类学习一个知识的方式吗?我觉得压根不是,举个例子,鹦鹉和乌鸦,大家都知道这是两种鸟类,差不多大小。鹦鹉学舌很聪明对吧,但我想说的是鹦鹉比乌鸦弱智太多。”

“为什么?似乎鹦鹉看起来很聪明,你在它面前说几句话重复几次后它就学会了,鹦鹉学舌嘛,模仿人类说话也很标准。但是你如果去尝试跟鹦鹉对话,你就会发现,它根本就不知道自己在说什么,因为它不能理解说的那些是什么,仅仅只是一个机械式的重复而已。”

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