式说新语 AI 就 是 白 米 饭
不骗你...
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大家好,我是刚加入第四范式的小编“小式”,外语系,科技小白,好奇心大到杀死阿法狗的双子座,摔倒时会砸坏小花小草的170+妹砸。使命是通过分享自己的学习心得科普AI知识,梦想是有朝一日成为第四范式吉祥物。式说新语是第四范式面向公众的AI(人工智能)科普小栏目。
在这里,小式科普AI知识,也安利范式八卦。
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初到公司,小式环视四周,一种“处处大魔王,唯我福原爱”的感觉油然而生。作为资深科技小白,小式对AI的认知主要来自一只狗,科幻片和YY,但是无知并不能阻挡小式对AI知识的渴望!于是,我决定有空就和大家请教,争取不放过一个大魔王。以下为大家奉上“小式PK魔王001之ROUND1”:
AI就是白米饭?!
我读书少,表骗我
01
经过解释,小编终于明白,这只是个形象的比喻。AI并非黑科技,训练阿法狗的神经网络技术在上世纪50年代就被提出。阿法狗完虐人类也不是一朝之力,这是学习了80万人类棋谱,又自己和自己对弈了一亿多局后才得到的成绩。阿法狗之所以有今天的成就,有两个非常重要的因素:一是数据的大量积累,数据是材料,是米;二是机器学习的不断发展,机器学习是工具,是锅。而人工智能,就是机器学习在经过充分训练,并分析处理了大量数据后得到的结果,也就是白米饭。(备注:机器学习是一门人工智能的科学,机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。)
别说了,我懂了
02
图灵和图灵测试
最早定义智能的是图灵,图灵最重要的成就是发明了图灵机,并提出了测试智能程度的图灵测试——如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。然而,今天来看,图灵测试已经是个伪命题了,因为阿法狗的智能更体现在它打败了李世乭,而非我们区分不出它是机器。
Marvin Minsky和神经网络
专家系统
在这之后,七八十年代提出了一个方向——智能来自专家,即专家系统。专家系统就是要把专家的脑子的知识全部提出来,建个知识库,再写成一系列的规则,以更好地服务于人,如医疗教育等领域。可是,专家系统的弊端在于专家们很难穷尽并总结脑中的知识。比如,你一五一十地按照把妹专家的撩妹秘籍苦追妹子三年,最后还是只能和基友共度情人节,不是你不用心,只是那个秘籍只写出了他经验的百分之一。Rodney Brooks:智能来自本能
深蓝的出现
人工智能第一次震撼人类是深蓝的出现。深蓝用暴力搜索的方法,在国际象棋领域打败了国际象棋的第一卡斯帕罗夫。深蓝为什么能做到?是因为国际象棋棋盘比较局限,通过暴力搜索的方式,我们可以让深蓝往前推25步,而卡斯帕罗夫据分析最多能推22步。虽然人类在国际象棋上失守,但人们当时普遍乐观,根本不信计算机会打败人类。直到IBM的沃森机器人在智力问答上碾压人类,阿法狗在围棋上以4:1完虐李世乭,不少人又陷入了悲观,认为AI终将取代人类。神经网络的回归
到2005年的时候,一个学者给神经网络平反,提出神经网络是有用的,甚至神经网络可以训练很多层,当我们把层数增加到十层、十一层的时候,它能够达到一个过去做不到的效果。但因为神经网络有臭掉的前科,于是人们又给它起了一个新的名字——深度学习。那么,为什么这时候把这个技术拿出来呢?深度学习不是新技术,只是换了马甲的神经网络,这时提出,一方面基于计算机计算成本下降到一个临界点,计算能力大幅提升,可以把神经网络做大做深;另外一方面,随着互联网公司的兴起,大量的数据得以累积。过去用来训练人脸的数据只有几百上千张图,很难把神经网络训练好,而现在在网上可以轻而易举的获得至少百万级甚至千万级的人脸图片,基于这些图片训练一个很深的神经网络模型时,能够远远好于过去的人脸识别效果。纵观整个框架,AI在这个时间由米熬成饭的重点有两个:一个是技术,机器学习,另外一个是大数据。互联网等各个领域的发展,带来了大数据的出现,让计算成本降低,让AI有了今天的成果。
中国有机会做出最好的米饭
03
围棋只是一个特定的领域,如果考虑商业应用,还需要积累大量商业领域的数据。所以重要的是,我们需要积累大量有意义的数据,如果没有大数据的支撑,就无法把人工智能训练出来。我们需要各行各业的服务,需要在服务里产生数据。就这一点而言,中国无疑有巨大的机会。因为中国人口基数最大,一个活动能够获得的数据量海外很多地方无法匹敌。最后,小式衷心的希望,第四范式的大魔王们,能把AI技术应用到不同行业的不同场景,为各行各业提供电饭煲,提供IH七级压力真空高压铂金涂层电饭煲(切记电饭煲上要印着作为吉祥物的我)。
最后的最后,这是“式说新语”的第一篇,也是小式单挑大魔王的第一回合,欲之第二第三第四回合,翻到底部扫码关注“第四范式”。
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第四范式是国际领先的人工智能技术与服务提供商。第四范式团队兼具全球最顶尖的科技前沿和业界实战经验,拥有国际顶尖的理论背景,极致的工匠精神和对行业的深度理解,致力于“从需求出发”、“以业务增值为导向”,为企业找到下一个业绩增长点,建立新的发展模式,并实现基于人工智能的行业应用。
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