人工智能AI浅谈

2017/06/08：目前的机器学习算法还没有那么强大——它们只能在非常特定的、有限的问题上有效。也许在这种情况下，「学习」更贴切的定义是「在少量样本数据的基础上找出一个公式来解决特定的问题」。但是「机器在少量样本数据的基础上找出一个公式来解决特定的问题」不是个好名字。所以最后我们用「机器学习」取而代之。

                     是否能做到获取实时数据的能力同时与目标群体产生相应的互动来验证自己的判断并快速实现商业价值，成为转型为AI公司的必要环节。

大数据就是其字面的意思：海量的数据。现在的大数据的意思是对海量数据的整理和分析，出具报表，以便找到规律，为决策及管理带来更优化。大数据已经成为一种社会基础设施。而AI也是建立的大数据的基础之上，通过学习即对大量过往相关数据的学习（即算法的不断优化及最佳权重值组合的寻找），做出相关的判断和决策。如果用维度和度量来标的一个人，那么AI在维度上永远要小于等于人，只是在度量上因为计算机运算速度而超过人类。所以AI打败围棋高手不可怕，即使IBM所研究的的认识能力有很大的突破，那么这种认识能力也是在人类理解的范围之内，没有超出人类的认知水平。我不相信人类可以完全认识自己，那么人类创造的任何东西也就不可能超过人类已有的认知维度，只有可能是度量上超过人类。真正让人恐惧和绝望的不是对手用枪打死你，而是你永远也不能理解的"降维打击"!