数字化随笔-演进AI
AI提出50多年了,历经高潮与低谷,走过弯路有过跌宕,终于在2016年完成了核心能力准备后在确立了2017年为内容元年,这是为何我们在2017年末有一种AI爆炸而的感觉。回溯的历史,是一段AI三要素中数据的积累与计算能力一度无法支撑超前的算法的时光。
7、80年代你收集1万张柯达照片试试难不难,现在Facebook收集100万照片易如反掌。没有海量照片,算法模型怎么培训,不培训怎么长大成熟,模型不成熟又何谈应用。
人工智能依旧是强人工智能弱,若人工智能强。弱人工智能今天如火如荼,强人工智能还很遥远。
人工智能面对的挑战,除了技术的还有哲学的。是为人类服务还是为了你个人服务,不同价值观人工智能机器人恐怕会给你不同答案,机器人善意的谎言给你的惊讶还是惊喜,人们现在需要考虑了。稳定场景机器学习可以应对,但人类的场景并不总是稳定,不稳定场景恐怕需要认知学习Cognitive Learning的长足进步。
数据分析挖掘与机器学习是一座大山的两个视角,二者的算法就是血溶于水。前者更严谨后者更高效(effective),没有理由。
没有大数据就没有AI,没有分布式提高的计算能力就没有AI。当代人工智能AI的核心是机器学习ML,ML基于统计学、专家系统、控制理论的算法n年前就有了。基于神经科学的深度学习DL姗姗来迟,2006多伦多大学的教授Geoffrey Hinton提出,受益于华人的骄傲吴恩达Andrew Ng将神经+GPU,使得ML在2015年飞越迷雾。Geoffrey Hinton名字不容易记忆的话就记着他的高曾祖父布尔吧,“与“”或“”非”布尔运算的亲爹。DL是ML的一种,相比其他ML的兄弟,DL有跨越Plateau的能力使其笑看江湖。
没有互联网就没有移动互联网,没有苹果移动互联网发展要拖n年,没有移动互联网和互联网就没有大数据积累。
没有互联网应用的3V特性的数据,今天还是仅仅关系数据库,没有分布式计算。当然遥远的未来关系数据不会消失,二者已经在融合,坐看风云。
没有电子计算机就没有互联网。
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