人工智能模型與算法答案（人工智能模型與算法答案吳飛）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能模型與算法答案的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、實(shí)現(xiàn)人工智能的三要素

• 2、支持人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)包括

• 3、你對(duì)人工智能了解有多少？丨《人工智能》

• 4、人工智能通識(shí)-科普-麥克斯韋妖

一、實(shí)現(xiàn)人工智能的三要素

數(shù)據(jù)——人工智能的糧食

實(shí)現(xiàn)人工智能的首要因素是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是一切智慧物體的學(xué)習(xí)資源，沒(méi)有了數(shù)據(jù)，任何智慧體都很難學(xué)習(xí)到知識(shí)。自從有記錄以來(lái)，人類 社會(huì) 發(fā)展了數(shù)千年，在這期間，人類 社會(huì) 不斷發(fā)展變化，從最早的原始 社會(huì) 到奴隸 社會(huì) ，再到封建 社會(huì) 、資本主義 社會(huì) 、 社會(huì) 主義 社會(huì) ，未來(lái)還會(huì)發(fā)展到共產(chǎn)主義 社會(huì) ，在這漫長(zhǎng)的發(fā)展過(guò)程中，都少不了數(shù)據(jù)做為人類 社會(huì) 發(fā)展的動(dòng)力。

人類 社會(huì) 之所以發(fā)展的越來(lái)越高級(jí)文明，離不開(kāi)學(xué)習(xí)知識(shí)，而知識(shí)的傳播流傳越快，則 社會(huì) 發(fā)展也越快，在封建 社會(huì) 以前，知識(shí)的傳播從口口相傳到甲骨文，再到竹簡(jiǎn)記錄，就算是封建 社會(huì) 后期的紙質(zhì)記錄，其知識(shí)的傳播速度也無(wú)法和今天的互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)的傳播速度相提并論。

一般來(lái)說(shuō)，知識(shí)的獲取來(lái)自兩種途徑，一種是通過(guò)他人的經(jīng)驗(yàn)而獲得的知識(shí)，也就是他人將知識(shí)整理成冊(cè)，然后供大家學(xué)習(xí)，這也是目前的主流學(xué)習(xí)方式；另一種就是通過(guò)自己的 探索 而獲得的知識(shí)，這種學(xué)習(xí)方式目前只存在高精尖領(lǐng)域的知識(shí)學(xué)習(xí)，由于在已有的開(kāi)放 社會(huì) 資源中，找不到可以學(xué)習(xí)的知識(shí)，只有自我 探索 獲取。

無(wú)論哪種學(xué)習(xí)方式，都要通過(guò)學(xué)習(xí)載體來(lái)傳播知識(shí)，無(wú)論是面對(duì)面講述，實(shí)踐操作，還是書(shū)本記錄，或是電子刊物，亦或者影像資料等，這些都是學(xué)習(xí)載體，我們都可以稱其為數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量從根本上影響了學(xué)習(xí)的效果，所以對(duì)于人類學(xué)習(xí)而言，找一個(gè)好的老師，有一本好的書(shū)籍都是非常重要的學(xué)習(xí)選擇。

既然人類的學(xué)習(xí)非常依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，那么AI學(xué)習(xí)知識(shí)的時(shí)候，是否也會(huì)存在同樣的問(wèn)題呢？答案當(dāng)然是肯定的，不僅如此，而且AI學(xué)習(xí)知識(shí)的時(shí)候?qū)τ跀?shù)據(jù)的依賴還要高于人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學(xué)習(xí)某些具有關(guān)聯(lián)性知識(shí)的時(shí)候，通過(guò)推理聯(lián)想可以獲得更多的知識(shí)。從另一角度來(lái)講，在某種特定場(chǎng)景下，即使數(shù)據(jù)不夠完整全面，對(duì)于人類的學(xué)習(xí)影響也不會(huì)太大，因?yàn)槿祟悤?huì)利用推理和想象來(lái)完成缺失的知識(shí)。而目前AI的推理能力還處于初級(jí)研究階段，更多的難題還等著業(yè)內(nèi)技術(shù)人員來(lái)攻克。

由此可見(jiàn)，目前AI學(xué)習(xí)知識(shí)大部分基本都是依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量的，在這種情況下，連人工智能專家吳恩達(dá)都發(fā)出人工智能=80%數(shù)據(jù)+20%算法模型的感慨，可見(jiàn)人工智能的“糧食安全”問(wèn)題還是非常緊迫的，如果“糧食”出現(xiàn)了質(zhì)量安全問(wèn)題，那么最終將會(huì)導(dǎo)致人工智能“生病”?？梢?jiàn)數(shù)據(jù)的好壞基本上大概率的決定了智能化的高低，有人會(huì)說(shuō)，我可以通過(guò)提高算法模型來(lái)提高效果啊，不幸的是，在數(shù)據(jù)上稍微不注意造成了質(zhì)量問(wèn)題，需要在算法上歷盡千辛萬(wàn)苦來(lái)提高效果，而且還不一定彌補(bǔ)得上，數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能最終的發(fā)展結(jié)構(gòu)可見(jiàn)一斑。

算力——人工智能的身體

算力是實(shí)現(xiàn)人工智能的另一個(gè)重要因素，算力在一定程度上體現(xiàn)了人工智能的速度和效率。一般來(lái)說(shuō)算力越大，則實(shí)現(xiàn)更高級(jí)人工智能的可能性也更大。算力是依附于設(shè)備上的，所以一般談?wù)撍懔?，都是在說(shuō)具體的設(shè)備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬于算力設(shè)備，只是他們有各自不同的能力而已。具體介紹可以閱讀 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？實(shí)力掃盲——安排!》 一文，介紹相當(dāng)全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。

算力設(shè)備除了上面的各種PU之外，每一種設(shè)備下面還會(huì)分不同的系列，比如英偉達(dá)的GPU在PC端有消費(fèi)級(jí)的GeForce系列，專業(yè)制圖的 Quadro 系列、專業(yè)計(jì)算的 Tesla系列 等，而GeForce系列細(xì)分還可以分為GT、GTX、RTX等，當(dāng)然每種子系列下還可以繼續(xù)細(xì)分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強(qiáng)大的系列，RTX下面也一樣包括了更詳細(xì)的等級(jí)劃分，具體選擇哪個(gè)系列要看具體使用場(chǎng)景而定，當(dāng)然還和自身的消費(fèi)實(shí)力相關(guān)，算力性能越強(qiáng)大也意味著更多的真金白銀。

下面是RTX20系列的各種顯卡的性能對(duì)比：

RTX30系列的各種顯卡的對(duì)比：

此外，英偉達(dá)還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用于自主機(jī)器AI平臺(tái)的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些計(jì)算資源。同樣每種系列還是做了進(jìn)一步的細(xì)分，比如Jetson下面就根據(jù)其算力核心數(shù)就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設(shè)備。

對(duì)于廠家而言，產(chǎn)品分的越細(xì)，越利于宣傳和推廣，對(duì)于消費(fèi)者而言，可選擇性也大大增加，但是也對(duì)消費(fèi)者的基本知識(shí)也有了要求，如果不清楚各種產(chǎn)品的差異，那么就很容易選擇錯(cuò)誤，而現(xiàn)在的顯卡市場(chǎng)就是如此，需要一些專業(yè)的知識(shí)才能夠選對(duì)自己所需的顯卡類型。希望大家經(jīng)過(guò)科普后都能夠選對(duì)自己的顯卡型號(hào)，是打 游戲 、制圖、還是計(jì)算，心里要有一個(gè)對(duì)應(yīng)的系列型號(hào)才行，不然可要陷入選擇困難癥中了。

以目前人工智能主流技術(shù)深度學(xué)習(xí)為例，它的學(xué)習(xí)過(guò)程就是將需要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)放在在算力設(shè)備上運(yùn)行，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)億萬(wàn)次的計(jì)算和調(diào)整，得到一個(gè)最優(yōu)解的過(guò)程。如果把數(shù)據(jù)當(dāng)成人工智能的“糧食”，那么算力就是撐起人工智能的“身體”，所有的吃進(jìn)去的“糧食”都需要“身體”來(lái)消化，提取“營(yíng)養(yǎng)”幫助成長(zhǎng)。同樣，人工智能的數(shù)據(jù)也是需要經(jīng)過(guò)算力來(lái)逐一運(yùn)算，從而提取數(shù)據(jù)的特征來(lái)作為智能化程度的標(biāo)志的。

算法——人工智能的大腦

算法是人工智能程序與非人工智能程序的核心區(qū)別，可以這么理解，就算有了數(shù)據(jù)、有了算力，但是如果沒(méi)有核心算力，也只能算是一個(gè)看起來(lái)比較高大上的資源庫(kù)而已，由于沒(méi)有算法的設(shè)計(jì)，相當(dāng)于把一大堆的資源堆積了起來(lái)，而沒(méi)有有效的應(yīng)用。而算法就是使得這對(duì)資源有效利用的思想和靈魂。

算法和前兩者比起來(lái)，算法更加的依賴于個(gè)人的思想，在同一家公司里，公司可以給每個(gè)算法工程師配備同樣的數(shù)據(jù)資料和算力資源，但是無(wú)法要求每個(gè)算法工程師設(shè)計(jì)出來(lái)的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也導(dǎo)致了最終智能化的程度千差萬(wàn)別。

相對(duì)于數(shù)據(jù)是依賴于大眾的貢獻(xiàn)，算力是依賴于機(jī)構(gòu)組織的能力，而算法更加的依賴于個(gè)人，雖然很多公司是算法團(tuán)隊(duì)，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一兩個(gè)人，毫不夸張的說(shuō)其他人都是幫助搬磚的，只是這種算法層面的搬磚相對(duì)純軟件工程的搬磚，技能要求要更高而已。這點(diǎn)和建筑設(shè)計(jì)一樣，很多著名的建筑設(shè)計(jì)，其思想都是來(lái)自于一個(gè)人或者兩個(gè)人，很少見(jiàn)到一個(gè)著名的設(shè)計(jì)其思想是由七八個(gè)人想出來(lái)的。

由于算法設(shè)計(jì)的獨(dú)特性，和數(shù)據(jù)與算力相比，在人工智能的三個(gè)要素中，算法對(duì)人工智能的影響更大，這是因?yàn)樵谄綍r(shí)的工作當(dāng)中，只要大家花上時(shí)間和費(fèi)用，基本都可以找到好一些的數(shù)據(jù)和算力設(shè)備，但是算法由于其獨(dú)特性，很多的算法是有專利或者沒(méi)有向外界開(kāi)源的，這個(gè)時(shí)候的差異就要在算法上體現(xiàn)出來(lái)了。

現(xiàn)在的大學(xué)和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的人工智能專業(yè)，其學(xué)習(xí)方向也主要是以算法為主。因?yàn)閿?shù)據(jù)是由大眾產(chǎn)生，又由一些互聯(lián)網(wǎng)大廠存儲(chǔ)的，一般個(gè)人很少會(huì)去做這一塊；而算力設(shè)備是由芯片公司控制著的；做為獨(dú)立的個(gè)人最能夠發(fā)揮效力的就在人工智能的算法方向了。培養(yǎng)優(yōu)秀的算法人才對(duì)于人工智能的發(fā)展至關(guān)重要。目前市場(chǎng)上關(guān)于圖像視覺(jué)、語(yǔ)音信號(hào)、自然語(yǔ)言、自動(dòng)化等方向的算法工程師供不應(yīng)求，薪資水平也是遠(yuǎn)超其他互聯(lián)網(wǎng)軟件行業(yè)的崗位。

后記：

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展正處于高速成長(zhǎng)期，未來(lái)將會(huì)進(jìn)入爆發(fā)期，無(wú)論從業(yè)者是處于人工智能的數(shù)據(jù)處理方向，還是人工智能的算力設(shè)備研發(fā)方向，或者是人工智能的算法研發(fā)方向，都將會(huì)迎來(lái)巨大的行業(yè)紅利和豐厚的回報(bào)。而人工智能算法方向又是學(xué)習(xí)回報(bào)比最高的一個(gè)方向，做為沒(méi)有背景的個(gè)人，是進(jìn)入人工智能行業(yè)的最佳選擇 。

文/deep man

二、支持人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)包括

1、

4、深入商業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)：

新一代人工智能技術(shù)已走出實(shí)驗(yàn)室，加速向產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域滲透。商業(yè)應(yīng)用帶來(lái)了資本的介入，實(shí)現(xiàn)了資本與技術(shù)深度結(jié)合。新一代人工智能產(chǎn)業(yè)化水平大幅提升，商業(yè)應(yīng)用需求與技術(shù)發(fā)展實(shí)現(xiàn)了良性循環(huán)，投資并購(gòu)活躍。

5、計(jì)算能力的高效：

尤其在數(shù)據(jù)密集型、知識(shí)密集型、腦力勞動(dòng)密集型行業(yè)領(lǐng)域。我國(guó)教育數(shù)據(jù)異常豐富，2016年，全國(guó)共有學(xué)校51.2萬(wàn)所，各級(jí)各類學(xué)生近3.2億人，專任教師共計(jì)1578萬(wàn)人。

參考資料來(lái)源：人民網(wǎng)——教育要主動(dòng)助力新一代人工智能發(fā)展

三、你對(duì)人工智能了解有多少？丨《人工智能》

在看了赫拉利那兩本暢銷書(shū)后，尤其是《未來(lái)簡(jiǎn)史》，我越來(lái)越堅(jiān)信人工智能在未來(lái)將給我們帶來(lái)革命性的變化。但在《未來(lái)簡(jiǎn)史》中對(duì)于人工智能的描述不免有些淺顯，畢竟作者是歷史學(xué)家，對(duì)人工智能了解有限。所以我就找到一本能讓我多了解一些人工智能的書(shū)，也就是李開(kāi)復(fù)老師和王詠剛老師合著的這本《人工智能》。

這本書(shū)主要介紹了人工智能的定義及范疇、人工智能的發(fā)展歷程、人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景、人工智能與人類的關(guān)系及對(duì)人類帶來(lái)的變革、人工智能時(shí)代的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新機(jī)會(huì)以及人工智能時(shí)代的教育和個(gè)人成長(zhǎng)。開(kāi)復(fù)老師技術(shù)出身，研究人工智能多年，并且其創(chuàng)立的創(chuàng)新工場(chǎng)也在積極布局人工智能。因此，在書(shū)中他帶給我們很多對(duì)人工智能新的認(rèn)識(shí)以及新的觀點(diǎn)，并基于自己的研究給出了他對(duì)未來(lái)人工智能發(fā)展的看法，本書(shū)不涉及高深的技術(shù)理論，因此，特別適合向我這種門(mén)外漢普及人工智能知識(shí)。

人工智能是什么？我得承認(rèn)，在看這本書(shū)之間，我對(duì)此的認(rèn)識(shí)是非常片面的。我曾認(rèn)為人工智能是技術(shù)理論與硬件的結(jié)合，談到人工智能，至少要有硬件，也就是看得見(jiàn)、摸得著的東西。實(shí)則不然，人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到我們生活之中了，尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)層面，比如Siri就是智能會(huì)話應(yīng)用，美圖秀秀就是人工智能在圖像理解層面的應(yīng)用，谷歌翻譯就是人工智能在自然語(yǔ)言翻譯方面的應(yīng)用，淘寶的個(gè)性化推薦也是人工智能在現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用，當(dāng)然，還有不得不提的自動(dòng)駕駛。

那到底什么是人工智能呢？對(duì)人工智能的解釋和定義恰好反映了人們?cè)谌斯ぶ悄苎芯康募夹g(shù)方向上的變化。

第一種定義相當(dāng)主觀，認(rèn)為人工智能是讓人覺(jué)得不可思議的計(jì)算機(jī)程序。第二種定義認(rèn)為人工智能是與人類思考方式相似的計(jì)算機(jī)程序，這是一種類似仿生學(xué)的直觀思路，其實(shí)這條路不太通，因?yàn)槿祟惖乃伎挤绞绞窃鯓拥?，自己都沒(méi)搞清楚，怎么順著這條路去研究人工智能呢？第三種定義則認(rèn)為是與人類行為相似的計(jì)算機(jī)程序，這是一種實(shí)用主義的見(jiàn)解，也就是不管實(shí)現(xiàn)方式，背后的邏輯如何，只要功能表現(xiàn)得與人在類似環(huán)境下的行為相似就行。第四種定義是會(huì)學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序，這個(gè)幾乎將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等同起來(lái)，這其實(shí)反映的是一種技術(shù)趨勢(shì)，也就是深度學(xué)習(xí)。 第五種定義是指根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知，做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序 ，這個(gè)定義就比較全面、均衡了。

人工智能熱潮不是近幾年才興起的，其實(shí)歷史上有三次人工智能的熱潮，恰好每次都對(duì)應(yīng)一場(chǎng)棋局，從西洋跳棋到國(guó)際象棋再到圍棋。三次熱潮的背后是眾多科研工作者在不同技術(shù)方向做出的探索和研究，這些探索為當(dāng)下人工智能的研究積累了足夠豐富的技術(shù)資源。

第三次人工智能熱潮是深度學(xué)習(xí)攜手大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的。其實(shí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)并不是橫空出世，而是和其相關(guān)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蟄伏已久，只是計(jì)算機(jī)性能的提升和互聯(lián)網(wǎng)的普及帶來(lái)的大計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)，讓其鋒芒畢露。

李開(kāi)復(fù)老師將這次人工智能熱潮稱為AI復(fù)興，最大特點(diǎn)是人工智能在語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)領(lǐng)域走進(jìn)了業(yè)界的真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景，與商業(yè)模式緊密結(jié)合，開(kāi)始在產(chǎn)業(yè)界發(fā)揮真正的價(jià)值。

隨著Alpha Go在圍棋方面對(duì)人類近乎碾壓式的勝利，人們開(kāi)始重視人工智能與人類的關(guān)系，因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展速度超過(guò)很多人的預(yù)期?？茖W(xué)家將人工智能分為三個(gè)層次，分別為弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能。弱人工智能指專注于且只能解決特定領(lǐng)域問(wèn)題的人工智能，顯然Alpha Go就處于這個(gè)層次，其實(shí)當(dāng)前的人工智算法和應(yīng)用都處于這個(gè)層次。強(qiáng)人工智能則是指能夠勝任人類所有工作的人工智能。超人工智能則是指可以比世界上最聰明、最有天賦的人類還聰明的人工智能，當(dāng)然人們并不知道這種人工智能是怎樣一種存在，畢竟沒(méi)人知道超越人類最高水平的只會(huì)到底會(huì)表現(xiàn)為何種能力。

近年來(lái)一直有“奇點(diǎn)臨近”的論調(diào)，確實(shí)有一部分科學(xué)家及行業(yè)人士如霍金和馬斯克對(duì)人工智能表示出擔(dān)憂，但李開(kāi)復(fù)老師并不這么認(rèn)為，他認(rèn)為人類離威脅還相當(dāng)遙遠(yuǎn)。因?yàn)橛泻芏嗍氯缈珙I(lǐng)域推理、抽象能力、審美、情感、自我意識(shí)等等方面，人工智能還做不到，并且技術(shù)瓶頸也極難攻破。

但我們也不得認(rèn)識(shí)到，人工智能不僅僅是一次技術(shù)層面的革命，未來(lái)它必將與重大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變革、教育變革、思想變革、文化變革等同步。人工智能可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力，也有可能成為人類社會(huì)全新的一次大發(fā)現(xiàn)、大變革、大融合和大發(fā)展的開(kāi)端。

如同赫拉利研究當(dāng)下及未來(lái)是從歷史中尋找規(guī)律一樣，李開(kāi)復(fù)老師也從文藝復(fù)興、工業(yè)革命帶給人類的變化來(lái)探討人工智能將帶給人類的影響。他將這個(gè)時(shí)代稱為人類歷史上的第二次文藝復(fù)興。

這將給我們的社會(huì)帶來(lái)巨大的變化，其中很重要的一點(diǎn)，就是失業(yè)。關(guān)于哪種工作容易被AI取代，李開(kāi)復(fù)老師提出一個(gè)“五秒鐘準(zhǔn)則”，即如果一項(xiàng)本來(lái)由人從事的工作，如果人可以在5秒鐘以內(nèi)對(duì)工作中需要思考和決策的問(wèn)題做出相應(yīng)地決定，那么這項(xiàng)工作就很有可能被人工智能全部或部分取代。但他也提到AI只是人類的工具，人的工作可能相當(dāng)一部分是會(huì)轉(zhuǎn)型而不是完全被替代。

作者也提出了當(dāng)前幾個(gè)人工智能的熱門(mén)應(yīng)用領(lǐng)域，最大的應(yīng)用場(chǎng)景就是自動(dòng)駕駛，最被看好的落地區(qū)域就是金融，還有已經(jīng)惠及人們生活的機(jī)器翻譯和智能超市，在醫(yī)療領(lǐng)域，AI也逐漸成為醫(yī)生的好幫手，難能可貴的是，在藝術(shù)領(lǐng)域，人工智能也小有進(jìn)展。

那么，人類面對(duì)人工智能，該如何變革呢？作者呼吁人類要走出人類歷史堆積起來(lái)的“階層金字塔”模型，并且要用開(kāi)放的心態(tài)、創(chuàng)造性地迎接人工智能與人類協(xié)同工作的新世界。

當(dāng)然，人工智能時(shí)代，也充滿了創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)的機(jī)遇。就像40年前是個(gè)人電腦的時(shí)代，20年前是互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，10年前是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，那么接下來(lái)就是人工智能的時(shí)代了。各個(gè)國(guó)家將人工智能提升到國(guó)家戰(zhàn)略上，各大科技巨頭公司也將AI提升到優(yōu)先的戰(zhàn)略層面上，在這方面的創(chuàng)業(yè)公司涌現(xiàn)。 種種跡象表明，人工智能的時(shí)代真的來(lái)了。

人工智能創(chuàng)業(yè)，還是要在商業(yè)化層面考慮。創(chuàng)新工場(chǎng)管理合伙人汪華認(rèn)為，人工智能商業(yè)化大致分為三個(gè)階段。第一階段是AI率先在那些在線化高的行業(yè)開(kāi)始應(yīng)用，在數(shù)據(jù)段、媒體端實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，也就是擁有高質(zhì)量線上大數(shù)據(jù)的行業(yè)會(huì)最早進(jìn)入人工智能時(shí)代，如金融；第二階段是隨著感知技術(shù)、傳感器和機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，AI會(huì)延伸到實(shí)體世界，工業(yè)機(jī)器人、倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人等會(huì)在這個(gè)階段實(shí)現(xiàn)大范圍普及；第三階段就是AI延伸到個(gè)人場(chǎng)景，全面自動(dòng)化的時(shí)代到來(lái)。

AI時(shí)代的創(chuàng)業(yè)會(huì)不同以往，李開(kāi)復(fù)老師認(rèn)為人工智能創(chuàng)業(yè)需要五大基石。一是清晰的領(lǐng)域界限，因?yàn)檫@一類問(wèn)題是今天以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法最善于解決的；二是閉環(huán)的、自動(dòng)標(biāo)注的數(shù)據(jù)，收集數(shù)據(jù)，才能用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，用模型提高性能；三是千萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)量，這樣深度學(xué)習(xí)才能受到足夠的訓(xùn)練；四是超大規(guī)模的計(jì)算能力，還是為了滿足深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練；五是頂尖的AI科學(xué)家，這也許是最難的一個(gè)，當(dāng)前這方面的人才相當(dāng)稀缺。

同時(shí)，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展也面臨六大挑戰(zhàn)，分別是前沿科研與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐尚未緊密銜接；人才缺口大，人才結(jié)構(gòu)失衡；數(shù)據(jù)孤島化和碎片化問(wèn)題明顯；可復(fù)用和標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)框架、平臺(tái)、工具、服務(wù)尚未成熟；一些領(lǐng)域存在超前發(fā)展、盲目投資問(wèn)題；創(chuàng)業(yè)難度高。

最后，作者探討了人工智能時(shí)代的教育和個(gè)人發(fā)展。其實(shí)總結(jié)起來(lái)就是兩大問(wèn)題，我們應(yīng)該如何學(xué)習(xí)，以及我們?cè)搶W(xué)習(xí)什么？

在如何學(xué)習(xí)上，作者通過(guò)舉美國(guó)密涅瓦大學(xué)和清華大學(xué)“姚班”的例子，給出了他的答案，分別是主動(dòng)挑戰(zhàn)極限；從實(shí)踐中學(xué)習(xí)；關(guān)注啟發(fā)式教育，培養(yǎng)創(chuàng)造力和獨(dú)立解決問(wèn)題的能力；互動(dòng)在線學(xué)習(xí)越來(lái)越重要；主動(dòng)向機(jī)器學(xué)習(xí)；既學(xué)習(xí)人—人協(xié)作，也學(xué)習(xí)人—機(jī)協(xié)作；學(xué)習(xí)要追隨興趣。

在該學(xué)習(xí)什么上，作者的思路是：人工智能時(shí)代，程式化的、重復(fù)性的、僅靠記憶與練習(xí)就可以掌握的技能將是最沒(méi)有價(jià)值的技能，幾乎一定可以由機(jī)器來(lái)完成；反之，那些最能體現(xiàn)人的綜合素質(zhì)的技能，例如，人對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的綜合分析、決策能力，對(duì)于藝術(shù)和文化的審美能力和創(chuàng)造性思維，由生活經(jīng)驗(yàn)及文化熏陶產(chǎn)生的直覺(jué)、常識(shí)，基于人自身的情感（愛(ài)、恨、熱情、冷漠等）與他人互動(dòng)的能力……這些是人工智能時(shí)代最有價(jià)值，最值得培養(yǎng)、學(xué)習(xí)的技能。

作者最后也談到了教育，而這正是我所從事的行業(yè)，深有同感。作者關(guān)于未來(lái)的教育體系，提出了一個(gè)理想的樣子。

坦白講，僅靠互聯(lián)網(wǎng)的力量，很難實(shí)現(xiàn)這一夢(mèng)想，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)教育的改變也很有限。那加上強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，或許還有虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，這一夢(mèng)想終會(huì)實(shí)現(xiàn)。

在AI時(shí)代，也不免要討論人存在的意義，在《未來(lái)簡(jiǎn)史》中，作者赫拉利花了很大篇幅來(lái)討論。在本書(shū)中，作者也發(fā)表了自己的看法：AI來(lái)了，有思想的人生并不會(huì)黯然失色，因?yàn)槲覀內(nèi)康淖饑?yán)就在于思想。

整體來(lái)說(shuō)，這本書(shū)對(duì)于普及人工智能知識(shí)非常有價(jià)值，也能啟發(fā)讀者對(duì)于未來(lái)與機(jī)器之間關(guān)系的思考。我們必須做好準(zhǔn)備迎接這個(gè)新時(shí)代的到來(lái)，而不是一味地恐懼和拒絕。

四、人工智能通識(shí)-科普-麥克斯韋妖

真的存在麥克斯韋妖怪嗎？

麥克斯韋，1831年6月13日 ~1879年11月5日，一位偉大的英國(guó)物理學(xué)家，被公認(rèn)為“牛頓以后世界上最偉大的數(shù)學(xué)物理學(xué)家”，他建立了第一個(gè)完整的電磁理論體系，預(yù)言了電磁波的存在，指出光、電、磁現(xiàn)象的本質(zhì)的統(tǒng)一性，這一理論奠定了現(xiàn)代的電力工業(yè)、電子工業(yè)和無(wú)線電工業(yè)的基礎(chǔ)。

但麥克斯韋生前他的電磁動(dòng)力學(xué)理論并不被學(xué)界所接受，他的課堂甚至冷清的只有兩位學(xué)生。直到1888年德國(guó)物理學(xué)家赫茲測(cè)得電磁波的速度與光速完全一致，才正式的驗(yàn)證了麥克斯韋的光電磁統(tǒng)一理論。

19世紀(jì)初，青年時(shí)代的愛(ài)因斯坦在嘗試協(xié)調(diào)牛頓力學(xué)和麥克斯韋電磁學(xué)的矛盾過(guò)程中，在1905年創(chuàng)造性的建立了狹義相對(duì)論，揭開(kāi)了物理學(xué)革命的大幕。

麥克斯韋生活的時(shí)代是以蒸汽動(dòng)力研究為主的熱力學(xué)時(shí)代。在熱力學(xué)中，熵描述了系統(tǒng)在微觀分子領(lǐng)域的無(wú)序性，越是混亂隨機(jī)，其熵越大。

熱力學(xué)第二定律指出，隨著時(shí)間的推進(jìn)，封閉系統(tǒng)的熵只可能增大，最終達(dá)到熵最大的熱平衡態(tài)，就是所有分子都完全隨機(jī)自由的分布在整個(gè)系統(tǒng)空間中。

麥克斯韋在1867年最初提出了一個(gè)關(guān)于熱力學(xué)的假想實(shí)驗(yàn)，用以討論是否可以實(shí)現(xiàn)違背熱力學(xué)第二定律的情況。

如上圖所示，左右AB兩個(gè)連通的盒子，其中的氣體分子已經(jīng)達(dá)到自由隨機(jī)的最大熵?zé)崞胶鈶B(tài)，這時(shí)候綠色的小妖怪開(kāi)始用繩索控制中間通路小門(mén)的開(kāi)關(guān)。

當(dāng)小妖怪發(fā)現(xiàn)左側(cè)A盒中的高能分子（跑得快的紅色分子）想要通過(guò)小門(mén)進(jìn)入B盒的時(shí)候，它就打開(kāi)門(mén)，而如果A盒中的低能分子（跑的慢的藍(lán)色分子）想要通過(guò)小門(mén)進(jìn)入B盒的時(shí)候，它就關(guān)閉小門(mén)不讓通過(guò)。

而對(duì)于右側(cè)B盒的情況則相反，小妖怪只讓低能分子通過(guò)小門(mén)進(jìn)入A盒，而阻攔高速分子離開(kāi)B盒。

這么一來(lái)經(jīng)過(guò)一段時(shí)間之后，A盒中就充滿了低能分子，B盒中就充滿了高能分子，換句話說(shuō)就是B盒溫度升高，A盒溫度降低，形成了可以做功的溫度差。同時(shí)這樣的微觀狀態(tài)也更加有序，熵被降低了。

如果我們假定小妖怪處于AB盒中，那么這無(wú)疑是違背熱力學(xué)第二定律的。但問(wèn)題在哪？

麥克斯韋妖假想實(shí)驗(yàn)最大的問(wèn)題在于忽略了小妖怪的能量消耗問(wèn)題。忽略了小妖怪如何測(cè)量每個(gè)分子動(dòng)能（速度）這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。

所有的測(cè)量必須要通過(guò)粒子交互才能實(shí)現(xiàn)。沒(méi)有光子我們就無(wú)法看到任何對(duì)象，而無(wú)論是發(fā)射、吸收粒子還是改變粒子的狀態(tài)，都需要能量的參與。

聰明的小妖怪確實(shí)可以通過(guò)觀察來(lái)判斷每個(gè)分子的速度和動(dòng)能，通過(guò)開(kāi)關(guān)門(mén)（我們假設(shè)開(kāi)關(guān)門(mén)這個(gè)動(dòng)作不消耗能量）來(lái)分隔低能和高能分子，進(jìn)而減少整個(gè)盒子里氣體分子的總熵量?！?，這個(gè)觀察判斷行為必然導(dǎo)致小妖怪自身能量的消耗，導(dǎo)致自身的熵增加。所以對(duì)于整個(gè)盒內(nèi)系統(tǒng)（分子加小妖怪）來(lái)說(shuō)并不會(huì)違背熱力學(xué)第二定律，熵只可能增加而不可能減少。

注意，現(xiàn)實(shí)世界熵并不能保持不變，而是只增不減。所以經(jīng)過(guò)小妖怪一波騷操作之后，整個(gè)系統(tǒng)熵更多了。

如果我們把小妖怪挪到盒子之外，那么這就變成一個(gè)非封閉的開(kāi)放系統(tǒng)了，因?yàn)樾⊙衷谕獠客ㄟ^(guò)繩子對(duì)盒子系統(tǒng)產(chǎn)生了干預(yù)。實(shí)際上這種通過(guò)外部手段，向系統(tǒng)內(nèi)注入能量，以實(shí)現(xiàn)高能分子和低能分子的分割技術(shù)，已經(jīng)在很多電子領(lǐng)域尤其是納米技術(shù)中獲得了應(yīng)用。

在牛頓經(jīng)典力學(xué)的時(shí)代，獲取信息是不需要代價(jià)的，智能體對(duì)物理世界的觀察并不消耗任何能量，也不會(huì)對(duì)物理世界產(chǎn)生任何影響。

你看或者不看，世界都如此這般的運(yùn)行。

然而在微觀世界， 看或觀察，本身就是一種光電性質(zhì)的物理行為，必然對(duì)粒子的狀態(tài)產(chǎn)生影響。

進(jìn)入到量子力學(xué)之后， 觀察行為是概率世界的波函數(shù)坍縮的必要前提。 或者說(shuō)是：

你不看，這世界便是混沌的，你看時(shí)，一切才變得明白起來(lái)。

麥克斯韋妖是關(guān)于熱力學(xué)原理的一次假想和深入探討，也成為20世紀(jì)初信息論、系統(tǒng)論、控制論的重要討論問(wèn)題之一。

END

以上就是關(guān)于人工智能模型與算法答案相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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