【原】如何接近人工智能

新用戶1296RLlw 2021-07-31

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Deep-Sci："-sci-"源自拉丁語的"scientia"（知識）

小科

物語

人類的孩?需要通過交互來學(xué)習(xí)語?，而不是有意識的去分析復(fù)雜度不斷增強(qiáng)的語言結(jié)構(gòu)（如：句型,，詞變位）,。

接近人工智能,，你可以這樣做：

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AI PM能?模型：PM+AI+X

AI技術(shù)概念厘清：機(jī)器學(xué)習(xí) vs 深度學(xué)習(xí),、NLP vs NLU,、計算機(jī)視覺 vs 機(jī)器視覺
轉(zhuǎn)型三部曲：培養(yǎng)興趣+選擇方向+實施轉(zhuǎn)型

基礎(chǔ)的認(rèn)知：

1、AI的本質(zhì)：從人類意識生出,，且必須和人類交互/共?,，但又獨?于人類的、具備自主意識的新物種形式,。

2,、機(jī)器人的本質(zhì)：Cyborg vs Robot

3、人的本質(zhì)

4,、AI的效?：1）行業(yè)角度：新一輪的“流量-交易-效率”周期,；2）人類角度：代替-撕裂-共?

5、AI的終局：1）真正的奇點：語?消失,、人機(jī)融合,、神人覺醒；2）文明毀滅,？

關(guān)于人工智能歷史：

為什么會過于樂觀,？

分析：

A，表面上,，是當(dāng)時計算機(jī)的能?或者數(shù)據(jù)等支撐條件不?,；

B，深一層,，1,、第三個AI周期的上升期，但缺乏why層?的本質(zhì)突破,，未來還會有瓶頸或低?,。2、現(xiàn)階段,，三個真正的瓶頸：落地產(chǎn)品,、AI PM、團(tuán)隊升級,。

AI技術(shù)概念厘清：

1,、機(jī)器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)——應(yīng)?了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)

2、NLP

1）NLU是NLP的子集

2）NLP是AI的最大瓶頸

3、視覺

1）計算機(jī)視覺CV,，偏軟,；機(jī)器視覺MV，軟硬包括,，偏系統(tǒng),、實際應(yīng)?

2）CV

· 在實際場景并不“可?”（訓(xùn)練數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn),、?非配合,、實時性能）

· 時間窗6個?

· 評價算法性能的向度：不能只看準(zhǔn)確率，還要看誤報率（監(jiān)控攝像頭誤報警）,、成本/響應(yīng)速度,、場景特殊需求

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）

A）定義

機(jī)器學(xué)習(xí)是對能通過經(jīng)驗自動改進(jìn)的計算機(jī)算法的研究,。

B）本質(zhì)

· 機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是空間搜索和函數(shù)的泛化,。

· 總結(jié)過去，預(yù)測未來

· ……

C）通俗理解

機(jī)器學(xué)習(xí),，是計算的反問題（逆運算）,。

什么是計算？

· 給定輸?,，得到輸出,；

· 如何運算的過程，就是程序,；

什么是機(jī)器學(xué)習(xí),？

計算的反問題（逆運算）。

輸入輸出對,，經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí),，得到模型。

自然語?言處理（Natural Language Processing,，NLP）

A）定義

將人的語言形式轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的,、結(jié)構(gòu)化的、完整的語義表?

B）通俗理解

讓計算機(jī)能夠理解和生成人類語?言

NLP是AI的核?瓶頸,，why,？

人類不尋求實現(xiàn)決策的最優(yōu)化，而是采取令人滿意的結(jié)果就夠了,。

——諾貝爾獎獲得者Herb Simon

背后認(rèn)知：人類的孩?需要通過交互來學(xué)習(xí)語?,，而不是有意識的去分析復(fù)雜度不斷增強(qiáng)的語言結(jié)構(gòu)（如：句型，詞變位）,。

交互規(guī)則：目標(biāo)是把初始狀態(tài)轉(zhuǎn)換為目標(biāo)狀態(tài),，但是人類能做的唯一舉動就是輸?一種言語表達(dá),。

計算機(jī)視覺（CV） vs 機(jī)器視覺（MV）

計算機(jī)視覺（CV）偏軟件，通過算法對圖像進(jìn)?行識別分析,；機(jī)器視覺（MV）軟硬件都包括（采集設(shè)備,，光源，鏡頭,，控制，機(jī)構(gòu),，算法等）,，指的是系統(tǒng)，更偏實際應(yīng)?,。

· 計算機(jī)視覺（CV）研究“讓機(jī)器怎么看”,，而機(jī)器視覺（MV）研究“看了之后怎么用”。

· 前者太學(xué)術(shù),，后者太工業(yè),，一直以來在消費級市場缺乏好的產(chǎn)品。

所謂“超過人類”,，但在實際場景并不“可?”,。

· ImageNet這種頂級圖像識別?大賽，其實也還只是停留在學(xué)術(shù)探究上,。各家企業(yè)允許為指定圖像打出五個標(biāo)簽,，其中只要有一個標(biāo)簽對就算通過，而這在商業(yè)中是行不通的（比如廣告投放）,。

大家說：

@張江

未來對?工智能的重大突破都來源于對圖靈停機(jī)問題的深?理解,。

如何制造真正的人工智能：一個能不斷改變?己的程序，而且這種改變也不是一個固定的程序,。

@陸奇

你要從根本上重新構(gòu)建知識,、認(rèn)識世界……量?世界是一個對人的反常的挑戰(zhàn)，因為人的時空概念與量子世界的效率是相反的,。

@朱清時

量?力學(xué)可能崩塌你的“科學(xué)”世界觀：人類的主觀意識是客觀物質(zhì)世界的基礎(chǔ),。

意識像量子力學(xué)的現(xiàn)象，意識的念頭像量?力學(xué)的測量,。

@劍橋教授彭羅斯（Roger Penrose）

……計算機(jī)和機(jī)器人都是邏輯運算,，所以它不能產(chǎn)?直覺。直覺這種現(xiàn)象,，只能是量?系統(tǒng)才能夠產(chǎn)?,。……我們的大腦中真是存在海量的糾纏態(tài)電?的話,，而且我們的意識是這些糾纏態(tài)電子坍縮而產(chǎn)生的,，那么意識就不光是存在于我們的大腦神經(jīng)系統(tǒng)細(xì)胞之中,，不只是大腦神經(jīng)細(xì)胞的交互，而且也形成在宇宙之中,，因為宇宙中不同地?的電?可能是糾纏在一起的,。……這樣一來,，人的意識不僅存在于大腦之中,，也存在于宇宙之中，在宇宙的哪個地?不確定,?！敲慈梭w的信息是不會消滅的，只會回到宇宙的某一處,。

@愛因斯坦

越是基本的概念就越是難以刻畫清楚,。

@?子

道可道，非常道,。

@黃釗 hanniman

……承載了人類探索自我極限和天人關(guān)系的載體——一個雖然從人類意識?生出,，且必須和人類交互/共?，但又獨?于人類的,、具備自主意識的新物種形式,。

@張江

人們將會把更多的注意力從“如何做一件事”轉(zhuǎn)移到“我要做什么事情”上?來。也就是說,，每一個體的意愿將會逐漸變成是一種非常重要而稀缺的東?,，整個世界將圍繞著個體的意愿展開，而機(jī)器將解決掉一切“如何做”的繁冗細(xì)節(jié),。于是,，配備著人?工智能的興起，人類將進(jìn)?入意愿經(jīng)濟(jì)時代,。人?智能相關(guān)“新?行業(yè)”帶來的“新職位”,。 “自然語?處理”、“語音識別工程師”,、“人?智能/機(jī)器?產(chǎn)品經(jīng)理”,；“機(jī)器人道德/暴?評估師”。

@經(jīng)濟(jì)學(xué)人

2017 年,，硅?出現(xiàn)「訓(xùn)機(jī)師」崗位,，高科技公司雇傭詩?、喜劇演員幫助聊天機(jī)器?設(shè)計優(yōu)雅有趣的對話,。更多的閑暇時間,，一?面，會導(dǎo)致娛樂,、游戲,、內(nèi)容?面的需求變?,；另??面，也很可能導(dǎo)致更多的身體或心靈?面的問題,，使得健康或?我精神提升?面的需求被放大,。

語?消失、?機(jī)融合,、神人覺醒,。具體清單如下，供參考：

書籍：

1.《科學(xué)的極致：漫談人工智能》

2.《走近2050,，注意力,、互聯(lián)?與人工智能》

3.《哥德爾、艾舍爾,、巴赫：集異璧之大成》

4.《與機(jī)器人共舞》

5.《情感機(jī)器》

6.《智能主義》

7.《智能時代》

8.《最有人性的“人”——人?智能帶給我們的啟示》

9.《人?智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）》

10.《人?智能智能系統(tǒng)指南（原書第3版）》