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ai热浪在加速褪去

2019/8/17镜像同步85 回复

我必须先声明一下了，不然评论全是这路货色 “发信人: Teemo (Teemo), 信区: ML_DM 楼主是不是应该先对“智能”给出定义？否则谁也不知道你的“智能”指什么。如果是指通过图灵测试就是智能，目前在一些领域使用的技术应该也是使用深度网络的方法最接近智能吧（毕竟图像、自然语言、语音都是深度方法完爆浅层方法了）。你由于目前深度学习没有达到你所说的“智能”，所以你要摒弃现在SOTA方法，自己提一个出来吗？楼主应该是做工程的，什么热做什么的，这个情况干啥都是这种危机感，毕竟你不是在创造，而是在重复，你永远只能跟随，如果还是学生多读读你领域的相关论文，了解一下领域顶尖人对这波人工智能热潮的认识（这个有争议，而且是大佬之间的争议，有论据。不是像你这样直接下结论说在退潮，而且还“加速”）。” 我就针对@ Teemo (Teemo)的问题做一下回答，再有这种看不懂汉字的就不用回复我了 1：深度学习是最接近“智能” 的，无论怎么定义。但是它不是”智能“，我们这里谈的是未来真正意义上的AI，而我的观点是是：基于统计分析理论无法实现真正的智能。也就是说：深度学习的上限我们已经可以预见到了，未来的人工智能绝不会是以统计分析理论为核心的。 2:我提不出来 3:对我的个人的YY并不会对这个讨论有任何增益，不过我可以回答，我是做算法工作的。 4:目前混论坛的都是跟随and重复，包括你我，这没什么可嘲讽的 5:我了解过，谢谢提醒。我看到的是大佬之间在争论，争论就是各执己见，我也是执自己的见解，怎么不行？原文下面有链接。如果再有人回复只会冷嘲热讽，我求你们别评论了。真的没必要，讨论问题碰到你们的核心利益了？？酸肌瘤的样子真的很可笑 ------------------------------------------分隔符------------------------- 深度学习≠人工智能。记得半年前有朋友问我，ai发展到最后是不是会取代，现在来看，应该是多虑了。推理能力才是“人工智能”的关键。简单的拟合只能做工程效率上的改变，不能称之为智能，没法做出智能的行为。而深度学习神经网络目前来看没法在推理上有所建树。深度学习一直都在做的是提高准确率。而不是在某件具体的问题上使其变得可靠。准确再高也不会到达100%，而对于出错成本较高的场景下，难以施展。举个例子，医疗诊断，专家可能有98%的准确率，而ai有99%的准确率，可就是ai出错的那些instance，常常是一个实习生都不会出错的情况。ai不会对出错的概率做出保证。病人也不会接受这样的诊断结果。因为目前社会下人们没法接受让机器承担出错的责任。ai在推荐领域确实可以发挥，因为推荐错了没关系，再推荐一次就好了，抖音上这条你不喜欢，不耽误你继续看下一条视频。 https://mp.weixin.qq.com/s/vGWFSPrFuNI-qH2qFgdiQQ

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