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浪潮之巅
这本书中的一句话长时间停留在我的脑中：“人不外是一根芦苇，但人是一根能思想的芦苇。AI来了，有思想的人生并不会因此呢黯然失色，由于咱们的所有尊严就在于思想。”正由于思想，咱们的计算机技术才持续进步，大数据平台每日推送的疫情报告，能陪你聊天的人工智能，对资源进行管理的云计算等等。在阅读完《人工智能》这本书后，我想来探讨一下这本书带给我的启示。
人工智能是怎样学习的，它的一个周期叫做专家系统。专家系统很难成功，一方面是知识比较难总结，另一方面总结出来的知识难以教给计算机。由于你自己还迷迷糊糊，觉得似乎有规律，便是说不出来，又怎么能够经过编程教给计算机呢?算了，教不会就让计算机自己学吧。与其去研制模拟成人思维的计算机，不如去试着制造更简单的，亦许只相当于一个小孩智慧的人工智能系统，而后再让这个系统去持续学习——这种思路正是咱们今天用设备学习来处理人工智能问题的核心指点思想。设备的统计能力这么强，基于统计学习，必定能从海量的数字中发掘必定的规律。然而统计学习比较容易理解简单的关联性：例如一个词和另一个词总是一块显现，两个词应该相关系;而没法表达繁杂的关联性。并且统计办法的公式常常非常繁杂，为了简化计算，常常做出各样独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，拥有独立性的事件是相对较少的。设备学习是一种实现人工智能的办法，深度学习是一种实现设备学习的技术。咱们就用最简单的办法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。
人工智能能够做什么事，例如能够鉴别垃圾邮件、鉴别黄色暴力文字和照片等。这亦是经历了三个周期的：第1个周期依赖于重要词黑白名单和过滤技术，包括那些词便是黄色或暴力的文字。随着这个网络语言越来越多，词亦持续地变化，持续地更新这个词库就有点顾不外来。随之第二个周期，基于有些新的算法，例如说贝叶斯过滤等，这个一个基于概率的算法。而第三个周期便是基于大数据和人工智能，进行更加精细的用户画像和文本理解和图像理解。人脸识别，这几乎是日前应用最广泛的一种设备视觉技术，是人工智能大众庭中的要紧分支，如微X支付，各样app验证身份。近年来，随着深度学习技术的发展，人工智能程序对人脸识别的准确率已然超过了人类的平均水平。广义上的设备视觉既包含人脸识别，亦包含图像、视频中的各样物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。
截止日前，AI热潮已显现过3次：第1次由于图灵测试，第二次由于语言识别，第三次由于深度学习与大数据发展与结合。日前正处第三次热潮中，最大特点是：AI在语音识别、设备视觉、数据挖掘等多个行业走进了业界的真实应用场景，与商场模式紧密结合，起始在产业界发挥出真正的价值。那样第四次怎样影响咱们的生活呢？
AI做为器具，对生产效率的大幅改进，对人类劳动的部分替代，对生活方式的基本变革，而必然触及社会、经济、政治、文学、艺术等人类生活的方方面面，将为咱们创造巨大的价值，帮忙咱们降低乃至消除贫穷和饥饿、得到更加多时间和自由是人类全新的一次大发掘、大变革、大融合、大发展的开端。在不久的将来，AI将取代人类50%上下的工作，AI会取代工厂的工人、建筑工人、操作员、分析师、会计师，司机、助理、仲介等，乃至部分医师、律师及老师的专业工作。
因此，人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就能够把握的技能将是最无价值的技能，几乎必定能够由设备来完成；反之，哪些最能表现人的综合素质的技能，例如，人针对繁杂系统的综合分析、决策能力，针对艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识等。基于人自己的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
AI技术在许多垂直行业内的局部发展，例如围棋，例如智慧医疗，例如自动驾驶，都比非常多人之前预料的更早来到咱们面前。但AI的整体发展，尤其是最重大的技术突破，几乎每一步都要比都数人的预测来得晚。例如，图灵测试刚提出时，非常多人认为计算机达到图灵
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