知乎人工智能專題live筆記（一）
2017年12月15日 周五晚 第一場
《了解人工智能，幫你過好下一個十年》
https://www.zhihu.com/lives/916267872475582464
主講：
胡郁，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士，現(xiàn)任科大訊飛股份有限公司執(zhí)行總裁，消費者 BG 總裁。
衛(wèi)泓泰，知乎 ID 云天外，本次「人工智能」系列 Live 的組織者和策劃者，致力于提供數(shù)據(jù)采集分析的解決方案，制定投資策略。
劉鵬，知乎 ID 北冥乘海生，清華大學(xué)信息與通信工程博士，《計算廣告》作者，大數(shù)據(jù)&人工智能資深從業(yè)者，參與過微軟亞洲研究院語音、圖像識別的前沿研究，參與創(chuàng)建雅虎北京研究院，目前是 360 商業(yè)化首席架構(gòu)師。
此次知乎LIVE的特色是，啟用了視頻直播和實時字幕，用的是訊飛的“聽見”。實時字幕效果很好，幾乎沒有延時。
主要內(nèi)容PPT：
目前我們口中的“人工智能”，事實上只能算是弱人工智能。
弱人工智能 = 大數(shù)據(jù) + 機器學(xué)習(xí)。
強人工智能：類人腦 通用人工智能 通用領(lǐng)域
弱人工智能：大數(shù)據(jù)+算法 專用人工智能 單一特定領(lǐng)域
目前的弱人工智能需要一場“認知革命”，才能演變成強人工智能。
人工智能與機器人的區(qū)別：
人工智能：數(shù)字世界，虛擬世界
機器人：物理世界，真實世界
實現(xiàn)人工智能三種做法
第一種：
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+大數(shù)據(jù)+互聯(lián)網(wǎng)迭代優(yōu)化 = 大數(shù)據(jù)人工智能
這是目前工業(yè)上有用的弱人工智能。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有幾千層，其實它與人類的大腦神經(jīng)工作原理沒有關(guān)系，它只是可以充分發(fā)揮機器的運算能力。
輸入——權(quán)重——輸出，反饋回去調(diào)整權(quán)重。
人工智能會帶火做數(shù)據(jù)的。
人工智能的數(shù)據(jù)必須是經(jīng)過人工標(biāo)注后的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)需求量很大。
大數(shù)據(jù)中只有部分數(shù)據(jù)會被人工智能采用，這些數(shù)據(jù)要經(jīng)過人工處理，標(biāo)注出這些數(shù)據(jù)的因果性，才能拿去訓(xùn)練人工智能。
第二種：
完全模擬人腦 = 全腦模擬
腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)，精確度存疑。
這種情況，人工智能能同時有智能和意識。
第三種：
空氣動力學(xué)可以讓飛機飛起來，智能動力學(xué)是人工智能的關(guān)鍵。
人的視覺，觸覺，聽覺在大腦里匯總，感知智能與認知智能的綜合。這可能是人可以在無監(jiān)督過程中進化的秘訣。跨領(lǐng)域的綜合進化。
目前人工智能的圖像識別，語音識別是分開的。單一領(lǐng)域的智能。
弱人工智能的三大法寶：
1、人工智能算法，現(xiàn)在流行的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2、大數(shù)據(jù)，怎么獲得真實的大數(shù)據(jù)。
3、漣漪效應(yīng)，人工智能是逐步訓(xùn)練出來的。用的人越多，誤差越小。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合成為當(dāng)前主流路徑。
基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的“研究—工程—產(chǎn)品—用戶”閉環(huán)優(yōu)化加速了迭代優(yōu)化進程。
漣漪效應(yīng)，人工智能是逐步訓(xùn)練出來的。用的人越多，誤差越小。借鑒了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的迭代優(yōu)化模型。
大數(shù)據(jù)的利用，交叉學(xué)科，腦科學(xué)的發(fā)展。
行業(yè)大數(shù)據(jù)——核心技術(shù)——人類專家
人工智能解決兩個問題：
人與物之間的交互。
行業(yè)里最稀缺的資源，專家。
目前，感知智能的進步比認知智能快。
語音識別比圖像識別進步快，自然語言理解現(xiàn)在遇到瓶頸。
有一部分知識，是用非文字的方式學(xué)到的，缺乏相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源。
被替代的行業(yè)，單一技能，跟創(chuàng)意無關(guān)：?
電話推銷員，打字員，客服，會計，銀行職員，前臺等。
最難被取代的：
藝術(shù)家，教師，心理醫(yī)生等。
