現如今， 人工智慧已經被炒的非常火熱， 似乎不管是不是科技圈的人士， 都要在嘴邊聊上幾句人工智慧， 以顯示自己多麼與時俱進。 下面就隨網路通信小編一起來瞭解一下相關內容吧。
當然一方面人工智慧的確是未來的方向， 而另一方面則是因為人工智慧有可能是科技圈中的下一個黑天鵝。 說不定什麼時候， 一隻獨角獸就會從中誕生。
但在此之前， 我們必須正確認識什麼才是真正的人工智慧。
偽人工智慧氾濫成災
大多數人工智慧現在屬於偽人工智慧。 你為什麼這麼說， 你可以從以下兩個方面來解釋它。
第一， 人工智慧是不可能完成的， 需要時間和積累實驗。
人工智慧的人也是如此， 他們需要真正的人工智慧， 但這個世界上的天才只有幾百人。
但似乎在一瞬間， 人工智慧的人才數以萬計已選定在中國。 我們能想像這樣的人是一個真正的人工智慧專家嗎？
這些人往往是大公司， 年薪30萬或50萬瘋搶， 雖然有很多的人才， 但似乎有點太著急了。 從人才培養的角度來看， 人工智慧領域還存在著許多泡沫。
第二， 許多項目只是換了一件背心。
許多初創公司喜歡給自己的項目貼上標籤，
這不是真的人工智慧， 甚至會誤導其他人對人工智慧的認識。
例如， 許多專案在標記人工智慧之前是非常簡單的， 就像機器人學習或演算法研究之類的專案一樣， 現在它們都變成了人工智慧。
什麼是真正的人工智慧？
我們既不是專家， 也不是專門從事這一領域的學者。 有沒有一種簡單的方法可以直接識別什麼是人工智慧， 什麼是偽人工智慧？
答案是肯定的。
舉個簡單的例子， 人們試著教電腦下棋。 電腦學習， 人們還是贏了對方， 最後完全戰勝人類， 時間已經過去了10年。
和穀歌的alphago， 從沒有去無敵的存在， 只有短短的時間。
可以看出， 真正的人工智慧體現在其優秀的學習能力上。
如果你隔一段時間， 大概3個月左右去看一個演算法的進步， 比如面部識別， 如語音辨識， 如果該演算法進步只是代數級， 沒有達到指數級， 那麼這種演算法可能更多的是機器學習， 還未達到人工智慧水準。
既然已經辨別了什麼是真正的人工智慧， 那麼對於人工智慧而言， 什麼才是最重要的。
可能有些人會說演算法， 有些人會說設備， 有些人會說程式設計技術。 雖然它們也是構成人工智慧中重要的一環， 但是這些都不是最重要的。
對於真正的人工智慧來說， 最重要的總是大資料， 只有有了完整的資料， 人工智慧才能真正發展起來。 就像一把刀， 需要有一個很好的一塊石頭讓它更尖銳， 但大資料是最好的磨刀石。
像穀歌alphago，
alphago專家說， 這並不是說他們不想這樣做， 但他們做不到。 因為在國際象棋中， 有日本保存棋譜， 習慣在每一場比賽都在什麼是什麼是第一百手第一手， 明顯的， 學習alphago很容易。
但對於國際象棋， 自古以來， 大部分都是棋子。 雖然結局是美好的， 但對於AlphaGo， 它不知道結局的原因， 和完全不知道前面的步驟， 這將導致其認知障礙。
它也顯示了整個資料對於人工智慧的重要性。 任何談論人工智慧而沒有資料的人都是無賴。
人工智慧中的獨角獸
目前， 大多數在中國的資料是由蝙蝠， 和國外的企業如臉譜網、穀歌、Amazon等。 對於企業家來說， 打破資料壟斷是一個巨大的挑戰， 但並非沒有機會。
例如，醫療資料，BAT並沒有形成壟斷。財務資料，更多的是在金融公司手中，這些互聯網公司都沒有。
在這兩個方面，無論你的技術水準如何，至少在資料線上都是一樣的，這對於創業者還是進入公司後都是難得的機會。同時，下一個巨人很可能在這兩個地區誕生。
例如，醫療資料，BAT並沒有形成壟斷。財務資料，更多的是在金融公司手中，這些互聯網公司都沒有。
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