《AI.未来》读书笔记

解开深度学习的面纱

深度学习的原理

通过大量历史数据,找出结果与参数之间最大的关联性算法

深度学习局限性

  • 需要大量案例
  • 历史不代表未来(如政策因素)
  • 已知因素和未知因素(如天气,心情等外部环境)

人工智能的基本相关常识

  • 互联网智能,商业智能,实体世界智能,自主智能 (天猫精灵)
  • 哪些职业容易被替换:低技能,弱社交

人工智能时代的世界格局

  • 人工智能需要的理论和数据,中国和美国具有显著优势
  • 美国在人工智能理论方面仍然领先
  • 中国已经不在仅是模仿,开始通过互联网走向世界舞台,并拥有大量的数据优势(王兴美团,共享单车)
  • 政策方面中国政府积极迎接人工智能时代的到来,中国民众对隐私数据更加不care

人工智能的未来思考

  • 社会分配的三个方案:1,减少工作时间;2,再培训;3,重新分配(补贴以及补贴方式补贴用于学习教育)(估计大部分女性同胞不会同意)
  • 人机区别在于情感(爱)(如果机器拥有情感是否也成了人,人如果像机器一样不知道累,不会死是不是也成了机器?)

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