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发布时间:2020-07-18

目前,人工智能用的比较多的方法为描述统计中的聚类分析、关联分析。以及推断统计中的朴素贝叶斯分析、支撑向量机、决策树分析等模型。所以,第一个阶段的人工智能只是计算机科学的统计学应用,这种技术不值得我们迷信,同时这种技术也不像外界想象的那么重要,与未来相比是比较基础的技术。

自从柯洁被阿尔法狗打败之后,人工智能迎来了新一轮的风口。无论任何产业或者行业只要沾上这四个字,立马脱胎换骨,迎来了新的运营、营销、服务方式。但是我们目前所知的人工智能到底有多智能?与200年之后的人工智能相比我们今天的兴奋会不会被未来人进行鄙视?我想是的,我们肯定会被未来人鄙视,只是我们需要知道他们是如何鄙视我们的。 

把人工智能的发展分为三个阶段,分别是现在时态、将来时态、超未来时态。这三个阶段的重大区分是以人工智能自我能力为界限,最初的状态是无意识的学习阶段;其次有意识的记忆数据科学结构,根据人类处理事务的结果进入分析阶段;最后是人工智能决策阶段,完全模仿人类的思维,以外部经济及内部利益最大化为原则进行决策。

第一个阶段:学习阶段

技术原理:计算机科学+统计学

先讲+后面的内容。统计学分为描述统计和推断统计。

描述统计

描述统计是根据实验或者观察去发现事情的规律,从而进行分析。这种统计方法我们在日常的生活和工作中经常使用的到。比如,描述统计中的众数,就是我们的典型客户;描述统计中的中位数,是我们的中档产品;描述统计中的平均数,可以代表日产量、月产量。展现形式为散点图。

推断统计

推断统计利用历史数据,采用数学的方法发现规律,并且推断出数据的函数模型。其与描述统计的最大区别在于描述统计无法准确预测,但是推断统计可以根据函数模型,对相关数据进行分析和推断。根据相关系数判断准确程度度。

目前,人工智能用的比较多的方法为描述统计中的聚类分析、关联分析。以及推断统计中的朴素贝叶斯分析、支撑向量机、决策树分析等模型。所以,第一个阶段的人工智能只是计算机科学的统计学应用,这种技术不值得我们迷信,同时这种技术也不像外界想象的那么重要,与未来相比是比较基础的技术。

该阶段以学习为主,图片识别学习、文字学习、声音学习、情绪学习等。该阶段主要让机器展现人的认识,比如机器不知道文字是什么意思,但是可以通过语音进行识别;机器不知道图片是什么意思,但是可以将图片与文字结合告诉大家图片所属种类。机器不知道爱情是甜的,泪水是咸的,但是它可以根据人类给的图片库结果,告诉我们谁在笑谁在哭。

举个例子,这个阶段的人工智能就像是刚修的马路,还没有车辆来往,没有车辆来往自然就无法产生经济效益。这也是目前人工智能存在的问题,缺少商业化场景。打着智能的名,但是并没有那么智能。

第二个阶段:分析阶段

技术原理:统计计算机科学+经济学 

还是按照刚才的思路来,先讲+后面的内容。首先,想提一个问题:大家认为经济学是研究什么的?在经济学教材中它有很多定义,有机会理论、货币理论、供求理论等等,大家是看的云里雾里的。其实,经济学是研究生产与消费与市场关系的科学。如果是从整个社会的层面研究相关关系,也称为宏观经济学;如果是从单位或者个人的角度去研究,也称为微观经济学。对,这里和人工智能的关系就匹配上了。

第二阶段的人工智能会在第一个阶段的基础上,借鉴经济学的研究方法,从人的角度分析从图片、视频、声音等原材料加工后的半成品之间都有什么规律。按照人类经常使用的默认的规律,总结出使用者需要的分析数据。比如,尿布的图片为什么会和啤酒的图片放一块;吃醋的图片会和打架的图片产生关联。第二个阶段相当于马路建好了,开始有车辆在马路上行驶,会产生大量的流量以及分析结果,帮助企业获取更多的数据参考。

第三个阶段:决策阶段

技术原理:统计计算机经济科学+社会学 

还是从+后面的内容讲起。什么是社会学?社会学就是我们所在的社会,它包含一切科学。我们人类所有的决策都是综合社会学所有的内容进行的。它是一个包罗万象的概念。

该阶段的人工智能,由于有第一个阶段的基础,第二个阶段的运维积累,进行了更高的升级其可以模仿人类思维,不再是冷冰冰的机器。帮助人类进行决策。这个阶段路有了,车辆跑了起来,出现了交通事故、交通拥堵人工智能来进行判断。同时,系统会提供导航,加油站。

可能会有朋友问到,那人类干什么呢?另外,如果机器有了思维,人类岂不是危险了。这里我没法给出明确的结果。我想,后续的科学家会将人工智能设置成外部经济(做的事情对别人有价值),同时又能内部价值最大化的原则设置。举个很简单的例子,一家工厂通过人工智能进行决策,机器绝对不会偷偷排放污水,因为不符合外部经济。同时,机器也不会为了外部的利益让公司内部的利益变小。(来源:商业鲜峰

 

 

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