科技部火炬中心：推动企业复工复产 确保奖补政策准确及时落实
06-17
人工智能在机器变得完全像人类之前还有很长的路要走。
——这不是某个人说的，而是某些人说的。
人工智能最近已经发展到可以识别视频中猫的图片，还可以帮助我们高精度地翻译一些东西。
AlphaGo甚至帮助我们第一次在围棋上击败了人类，但这些大佬告诉我们，他们对此冷眼旁观。
在周一的麻省理工学院技术评审大会上，艾伦情报研究所首席执行官表示，“我不是在吹牛。
虽然 AlphaGo 的胜利很棒，但围棋仍然只是一场国际象棋游戏。
人声的细微差别比这复杂得多，即使是现在最好的计算机系统也无法完成伟大的工作，仅仅通过AlphaGo的胜利，你不能说人类理性和冷酷的一面赢了，现在谷歌工程师正忙于使用大量的神经网络来进行比赛。
训练它的关键点之一是教它如何向人类学习，这看起来很简单，而且 99% 的机器学习算法仍然是由人类构建的。
研究总监 Peter Norvig 提醒我们，由于人工智能的普及，它正在改变世界开发软件的方式，以 FB、亚马逊和谷歌最近推广的聊天机器人为例，每个人都在忙于通过摄取来提高软件性能。
持续的数据流。
这种基于不断变化的数据开发软件的方法正在颠覆以前的逐步软件开发方法。
可以毫不夸张地说，数据每分每秒都在改变机器学习。
我们必须想出好的方法来应对这种不确定性和可变性，而解决方案就是找到更好的模型来应对。
由于机器学习驱动的软件比以前更加复杂，程序员更难发现错误。
他们必须放弃错误并挖掘它们并修复它们，而不影响系统的其余部分；在机器学习中，改变一个小点可能会改变所有程序。
如果你想安全地改变一个bug，谷歌本身现在还做不到。
百度首席科学家吴恩达 百度首席科学家吴恩达最近开始频繁强调数据在人工智能系统工作中的重要性。
百度现在正在使用各种新的方法来收集数据，以加强其人工智能服务的竞争力，而现在像谷歌和百度这样植根于大数据的各种公司都希望尽快找到正确的策略。
最近，雷锋网发现了一个趋势。
不知道是因为FB、亚马逊、谷歌发布新产品的不断影响，还是神经网络对我们的迷恋作用正在减弱。
大家开始不那么热情地讨论AI会改变这个那个，而是开始关注AI下的大数据和云这一层，甚至机器学习云也逐渐成为了我们的最爱。
一些之前没有任何动作的2B公司开始站出来宣扬自己基于大数据的AI战略的正确性。
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