金陵十三钗是真实的故事吗？_百度知道
金陵十三钗是真实的故事吗？
历史上有无此事？
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小说都是编的，虚构的，当然历史背景是真的，事件的假定也成立，所以就感觉故事确有其事一样，这就说明作者成功了。还有就是对真实事件的改编，对于戏剧作品改编肯定要进行戏剧加工的，说白了就是虚构一些东西。再者说了，小说改编电影的过程中，老谋是对小说还改了很多呢。
采纳率：29%
据说是源于真实故事改编，其实像金陵十三钗的故事在那个年代可以说比比皆是，甚至都不算残酷，目前还没有一部书籍或影视作品能真实反映当年南京大屠杀那种炼狱景象。最近曝光的参加过南京大屠杀的日本兵日记里面提到，当时的南京尸横遍野，血流成河，南京的地下水都被染成红色，日本兵找不到干净的水，洗脸洗手乃至喝的水都是红色的，淘米做饭蒸出的大米饭都是红色的！在这种令人无法想象的残忍景象下，又有谁会怀疑金陵十三钗的真实性？
是真的 ，只不过是改编的 ，严歌苓在写这部作品的时候，查到金陵女子大学教务长魏特琳日记的一段记录，南京陷落的时候，所有女人在金陵大学避难，日本人要求他们必须交出100个女人，否则就要在学校中驻军，当时就有20多个妓女站出来了，使女学生们没有遭到厄运，她说这就是故事的萌芽。
原版原样应该没怎么巧合, 但是真实性应该是有的, 故事只是个例的缩影, 个人觉得这类事情当是也司空见惯。。。常记国恨，奋发兴国，提高民族性才是正途。
据说是真实改编过来的。
好上有，网上有小说了，挺好看的
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你的工作会被机器人替代吗？未来社会最需要的是什么？下一个风口在哪里？大佬们这么说…
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《你的工作会被机器人替代吗？未来社会最需要的是什么？下一个风口在哪里？大佬们这么说…》的精选文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《你的工作会被机器人替代吗？未来社会最需要的是什么？下一个风口在哪里？大佬们这么说…》 精选一点击上方蓝字，关注21君~走进经济生活里的一切导读：又是一年，世界互联网再次进入“乌镇时间”。12月3-5日，第四届世界互联网大会在浙江乌镇举行。本次大会以“发展数字经济，促进开放共享携手共建网络空间命运共同体”为主题，设置20个分论坛，涉及数字经济、前沿技术、互联网与社会、网络空间治理、交流合作等前沿热点问题。马云、马化腾、李彦宏等互联网大咖都聊了啥？释放了哪些重要信息？来源丨央视新闻（cctvnewscenter）、新华每日电讯（caodi_zhoukan）近日，麦肯锡报告给出了一个触目惊心的数据：在包括人工智能和机器人技术在内的自动化发展迅速的情况下，到2030年，全球8亿人口的工作岗位将被机器取代。到时，中国高达31%的工作时间将被自动化，中国约有1亿的人口面临职业转换，约占到时就业人口的13%。你担忧你的工作被机器人所替代么？马云：机器人将取代大部分机械工作“新技术不是让人失业，而是让人做更有价值的事情，让人不去重复自己，而是去创新，让人的工作得到进化。”阿里巴巴董事局**马云认为，与其担心技术夺走就业，不如拥抱技术，去解决新的问题。人类有独特的创造力，所以人类要有自信，机器是不可能超越人类的。马云说，人类只有成为“命运共同体”，共建“命运共同体”，才能一起迎接新的时代和挑战。人类面临一系列的问题是共同的，全球产业链一定会彻底变革，不是集装箱，而是小件快运，不是Made In China或者Made In America，而是Made In Internet，不是B2C，而是C2B。马云说，更重要的是未来30年，制造业不再是带动就业的引擎，未来的制造业都将会是服务业，未来的服务业也必须是新型制造业。因为机器会取代大部分机械的工作，机器Learning、Artificial intelligence（人工智能）一定会让机器人取代很多人的就业，而人类将会从事更有创意、更有创造、更有体验的工作，服务业一定会成为未来就业的主要来源。马化腾：中国企业需成为新技术的驱动者和贡献者“腾讯董事会**兼首席执行官马化腾表示：腾讯要成为一家以互联网为基础的科技与文化公司，这里面最关键的就是创新。”过去，中国企业主要扮演新技术的跟随者，但今天我们需要成为新技术的驱动者和贡献者，与全球合作伙伴一起协同发展。马化腾说：“我们通过腾讯云将最新的技术开放给企业；通过内容开放平台促进文化创意产业的发展。未来，更多的科技与文化产品，将通过数字丝绸之路走向世界。”李彦宏：互联网的人口红利没有了但还有技术红利百度公司董事长、CEO李彦宏在演讲中提供了一组数据：“过去四年，中国互联网网民的成长速度要慢于中国GDP的成长速度，这意味着互联网的人口红利没有了。”尽管人口红利已经结束，但李彦宏认为，网民人数、上网时间、网上的信息量的不断增加推动着互联网产业不断快速发展，推动者人工智能技术的进步。因此，“人口红利没有了还有技术红利，以人工智能为代表的技术创新会不断推动数字经济的发展。”李彦宏认为，未来数字经济发展的动力是人工智能，而人工智能与过去互联网技术相比还有一个很大特点，就是具有垂直整合的能力。他以百度Apollo平台为例，基于自动驾驶技术，Apollo可以让产业链上下游不同公司甚至不同行业参与其中，很多领域会从中受益。基于此，李彦宏认为人工智能技术的发展，将推动技术、社会的不断进步。下一个风口是什么？张朝阳直指消费互联网互联网行业风头正茂，下一个风口又将在哪里？搜狐董事局**张朝阳表示：“中国最大的特点就是人多、网民多，要想在中国最成功的做什么，一定要做消费互联网，要做面向终端用户的商业，娱乐、休闲、沟通和信息分发，知识是最重要的领域。”在互联网时代，未来社会知识会变得更加精准，颗粒度更加精细，每个人更加聪明，沟通效率很高，现代人的生活真的是以一种数量级式在爆炸。沈南鹏：共享单车领域的倒闭现象是非常正面的最近共享经济频有负面消息爆出，甚至有人说共享经济是21世纪最大的谎言，共享经济就是一个伪命题。作为投资人，红杉资本全球执行合伙人沈南鹏在接受采访时，也给出了自己的观点。“共享经济不是在所有领域都可能成功，很多领域的经济达不到规模。”针对共享单车领域的倒闭现象沈南鹏认为，其实是非常正面的，属于发展过程中的优胜劣汰，同时他认为我们要给共享经济型公司多一点时间，多一点机会。徐直军：未来社会，5G将无处不在华为轮值CEO徐直军透露，华为将于2018年推出面向规模商用的全套5G网络设备解决方案，支持全球运营商部署5G网络；2019年推出支持5G的麒麟芯片，并同步推出支持5G的智能手机。“5G能够**提升消费者的移动互联网体验，比如，用5G技术，下载6GB的高清电影只需不到2秒钟即可完成。其次，5G能够支持1000亿级别物的连接，并提供工业级的可靠性和实时性，这些能力使得5G成为支撑工业4.0，中国制造2025等产业战略顺利实施的关键基础。”徐直军称，华为预计5G将成为一种通用无线技术，未来社会，5G将无处不在，人类社会所有需要无线连接的地方都将可以通过5G得以实现。库克：我担心人像机器一样思考苹果首席执行官蒂姆库克(Tim Cook)表示，很多人都在谈论AI，我并不担心机器人会像人一样思考，我担心人像机器一样思考！我们相信AR能够帮助人们工作，而且帮助人们在教育医疗有所突破，让世界更加美好。库克认为，我们相信科技是创造机遇并摆脱贫困的力量，科技本身并没有好坏之分，但确保科技富有人性，是我们每个人的共同责任，这也是苹果非常重视的责任。要让科技的使命得以实现，科技的好处也必须普惠于民。库克说，很多人担心AI技术，未来充满了各种可能性，我们的世界可以变得更好。如果AI可以实现增强现实和机器学习技术，这些技术注入人机理念，可以帮助人们在教育、医疗等领域的辅助功能上实现突破。人工智能能否代替人？最近频频刷爆朋友圈的“人工智能” “物联网”“云计算”这些看起来高度技术化的名词，正在走入“平常百姓家”。人工智能的话题现在是如火如荼，也出现了很多的的担忧，机器能否代替人？21君想到了一个分享，新技术其实主要是为人所用，将我们从日复一日的重复性的可替代性的工作中解放出来，技术在升级，人在升级，但人工智能不能代替人，为什么呢？下面，我们推荐给大家的是，清华才女刘慧凝的演讲《人工智能不能代替人》。刘慧凝获得文学与工学双硕士学位，身上既有文人的浪漫，又有工科的理性。她的这篇演讲视角新颖，发人深省，或许值得我们思考。《人工智能不能代替人》刘慧凝前一阵子，阿尔法狗战胜了世界级的围棋大师，沙特又给一个机器人颁发了一个公民证书。好像现在你走在街上，不说两句人工智能就跟没上过学一样，所以今天呢，我也跟大家说说人工智能。- 01 -我的硕士课题是自然语言处理，这是人工智能里的一个分支，我们要做的就是把将近20年的资料啊、文字啊、文学作品，全都输入计算机，让它去计算和学习人类是如何使用比喻这种修辞的。再举一个例子啊，阿尔法狗战胜了世界级围棋大师，就因为它有两个脑子，一个负责全局，一个负责局部分析，当两个脑子的计算被平均加权之后，它形成的那个决定，就是决定了它最后落子的那一刻。所以大家就知道，人工智能思考的核心在于计算。看到机器这样精密的计算，我不知道你有没有一种似曾相识的感觉，你觉不觉得，人有时候也挺像机器的。比如说我，我就特别的急，我喜欢快速的处理大量的信息，特别讨厌别人嗦。但好巧不巧的我妈就特别嗦，特别喜欢发语音，你就拿出手机来，一二三四五六七，十条二十条满屏都是她的语音，你不点开，永远都不知道她在说什么。有一次，我就受不了了，我就说：“妈，你能不能别发语言，你发文字，你这样特别慢，会耽误我时间。”就这样，我从一个人变成了一个快速处理信息的机器，因为我把我妈的语音当做信息，输入大脑，分析结果，我希望她输入的是文本，而不是语音，因为我更好识别。但是我没有分析出来的是，我妈她发语音，是因为她眼睛没有以前好了，她一个人晚上坐在沙发对着这个发亮的小屏幕，她打字，眼睛会很不舒服。我没有分析出来的是，我妈她发语音是因为她不想给你传达什么指令信息量，她只是因为你好久没在家了，想跟你说说话。我没有分析出来的是，每次我像一个高精尖的机器，快速地处理信息的时候，其实都在拉宽和她之间的距离。我没有分析出来的是，我们每一个人从出生的那一天起，就在跟你们每一个人的母亲开始一场告别：剪断脐带，完成第一场告别；断掉母乳，完成第二场告别。从此以后你每一次学习的进步视野的增宽都在拉大这场告别的距离，你站在很远的地方转头挥手对她说：“妈妈我在这，我这有更大的舞台更美的风景更多的朋友更忙的工作，但是你，你太慢了，你落后了，你影响了整个团队的效率。”但是你还记得吗，我们特别小的时候，不太会走路，你常说的一句话是什么？你说“爸爸妈妈等等我”。那个时候爸爸妈妈牺牲自己处理信息的效率站在原地等你，后来你一天一天地长大，一天一天地跑快，现在你想起来提效率这件事了，你说“我们是信息的时代，我们讲究效率，我们不要慢者”。我相信世界上一定没有那么冷漠的人工智能，如果有，我宁愿活在最原始的时代，大家对信息和效率还没有概念，但是懂得用心去体会情感。我可以听完她的20多条语音，而且不用对着手机面对面就行，否则人和机器有什么区别呢？- 02 -这是一个发生在小家家庭里的故事，现在我想讲一个发生在大家，国家里的故事。我的一位清华师兄，大三的秋天他报名参军成为了一名军人。而他的选择不仅仅是成为一名军人，而是到中国最高的哨所做一名哨兵。什么是最高，生物学家给出的界定是海拔4500米以上就是生命禁区。而他所在的那个哨所，海拔5318米，寸草不生。这个哨所成立了40多年以来，已经有十多位官兵长眠在这片大雪覆盖的土地上。家人和朋友都疯了，说你一个学霸一生做过那么多道选择题，为什么一定要在人生的选择里给出这样的答案，名校毕业，名企工作，这么多选择为什么要去当一名哨兵呢？他只说了一句话，再也没有人问他为什么、去阻拦他，他说：“你知道中国在世界上唯一没有解决陆上边界的地方在哪儿吗，我就是想站在我的家门口，守护着我的国旗，看着它稳稳地立在那。”- 03 -人工智能在做选择的时候，基于的是计算，它们凭借超强的计算能力和记忆力去模仿人，但恰恰是人，人的选择是很难被模仿、被计算的。在抗日战争初期，我们的国家有这样一群人。他们有些清华毕业，有些是名门子弟，有些是归国华侨，用现在的话说他们颜值还挺高，就是这么一群很帅的小伙子，做出了一个相同的决定：他们在充满硝烟的蓝天里集体赴死，把平均年龄只有23岁的生命留在了一架战斗机里。他们当中有一个人叫刘粹刚，刘粹刚对她心爱的女孩说：“我们的人生是不能被计算和计划的，我爱你，但是我不敢爱你，因为我要随时做好准备和敌人同归于尽。”在战争年代，只有我们敢于斩断自己的未来，才有可能给心爱的人留下未来。这就让我想起了那句诗，叫做：生命诚可贵，爱情价更高，若为自由故，二者皆可抛。刘粹刚在死前，对他新婚只有一年的妻子说：“如果有一天，我以身殉国，只是尽了我的天职，但是你，一定要用最聪明的脑瓜和理智去思考，不准为我牺牲自己。”你觉得他傻吗，他什么都懂，他聪明的不得了，可就是这么一个聪明的男孩，却选择和他的队友们，一起做出这种“愚蠢”的决定。他们明知日军的飞机很多，新型的机器层出不穷，他们明知自己力量薄弱，寡不敌众，他们明知这是一条不归之路，有去无回，但还是会选择在危机的时刻，做出那种自杀式的飞行模式直接相撞，同归于尽。因为他们有一个誓言，叫做誓死报国不生还。你以为他们不懂得计算吗，不会人工智能的那一套，他计算过，这就是他的公式，他觉得用一个人的生命去换得更多人的生命，去换得国家和民族未来的希望，他觉得这种算法比较值。- 04 -我是一个工科生，人工智能所有的思考都是基于计算，但是我们知道人工智能的方差会比人的计算值小，因为它更聪明，更精确。可是你们要知道，方差这个概念，是伴随着赋值而判断的，这个世界上有太多的东西都无法被量化，更何谈赋值呢？人类的选择，有的时候，也会基于计算，但更多的时候会出于内心，出于一种对国家的热爱，对民族的信仰，出于一种基本的本能。人的选择非常复杂，我们有的时候会失误、失算、失恋、失败，会做出很多愚蠢的事情，可是我们也会选择牺牲自己，会成全更多人的幸福，这是我们人类的选择。像抛弃了国外优厚科研待遇的邓稼先先生，像创立了中国第一个建筑系的梁思成和林徽因先生，像刚刚我说的，把23岁的生命结束在蓝天上的空军战士们。他们每一个人都懂得计算，但恰恰是他们这种不能被计算的选择，成就了今天国家和民族的发展，推动了历史的进程，有了在座的每一个人的真正的自由和幸福。我还是会相信，无论是在我们家庭的小家里，还是在国家的大家里，人工智能永远都不会取代人，每一次应用领域的科技进步，都会更好得优化我们的生活。但是我担心，我们人绝对不能变成机器，因为那些对家国的热爱、对民族的信仰、对每一份初心的坚守，是我们之所以成为人，而不是机器的根本所在。谢谢大家。21君小伙伴们，你个人有什么样的看法？你认为未来世界人工智能的最重要的方向是什么？百万读者都在看……法律定了！不需要再考会计从业资格证了！有人要哭了...我们调查了80000名高管，总结出领导4要诀！迪士尼、微软、GE都在用…本期编辑 陈思21君老铁们，给21君点个赞再走呗~《你的工作会被机器人替代吗？未来社会最需要的是什么？下一个风口在哪里？大佬们这么说…》 精选二记住这个名字，索菲亚（Sophia）！它是第一个获得人类公民身份的机器人！据商业新闻网站[http://www.businessnews.cn/]报道，利雅得未来投资倡议论坛（Future Investment Initiative）发布的新闻稿中透露，沙特阿拉伯成为世界上首个为机器人授予国籍的国家。看完之后感觉好恐怖。史上第一个拥有合法公民身份的机器人来了。你尝试一下跟你iPhone的Siri对话，你就会发现，他们每天都在进步.......在这场发布会上，主持人问它人工智能会不会威胁人类，机器人回答说：你是好莱坞电影看多了~~~这是另一段采访这是索菲亚上吉米今夜秀据商业新闻网站[http://www.businessnews.cn/]报道，利雅得未来投资倡议论坛（Future Investment Initiative）发布的新闻稿中透露，沙特阿拉伯成为世界上首个为机器人授予国籍的国家。总部设在香港的汉森机器人技术公司（Hanson Robotics）参加了本次论坛。在人工智能专题的分组讨论（panel session）过程中，推介了一个名叫索菲亚（Sophia）的女性机器人。辩论小组主持人直接面向机器人，发表了声明。他说，“索菲亚，我希望你能听到，你将是被授予沙特阿拉伯国籍的首个机器人”。作为回应，机器人索菲亚向沙特阿拉伯**表示感谢。她指出，成为拥有沙特阿拉伯护照的首个机器人，对自己来说是莫大的荣幸。谷歌公司已经成立一个伦理委员会，专门处理和监督人工智能领域的相关问题。谷歌公司还收购了多家机器人公司，其中包括Deep Mind人工智能公司。该公司创始人之一谢恩-莱格警告称，人工智能是“本世纪第一大危险”，他相信人工智能将是人类灭绝的主因之一。谢恩-莱格表示，“我认为，人类灭绝最终会发生，技术将可能在其中扮演重要角色。”谷歌公司伦理委员会就是确保人工智能不被滥用。Deep Mind公司创始人、神经学家戴密斯-哈萨比斯创建Deep Mind的目的就在于帮助计算机像人类一样思考。物理学家斯蒂芬-霍金曾表示，几乎可以确定的是，在未来1000年到10000年内，一场严重的技术灾难将对人类带来威胁。霍金教授认为，科学将可能把人类的生存带向“错误的方向”。不过，霍金也表示，地球上的一场灾难并不会造成人类的灭绝，因为人类也许会找到向太空拓展的途径。人类，你们准备好了吗？来源：科技信使您的每一次点赞都是对我们最大的肯定！您的每一次分享都是对我们最大的支持！专注于服务金融新媒体金融投资、财经探索、政策解读及理财攻略传播行业真相，讨论金融行业需求痛点项目对接，合作共赢按住二维码识别关注你是爱学习 金融人士？点击“阅读原文，关注更多金融圈资讯!《你的工作会被机器人替代吗？未来社会最需要的是什么？下一个风口在哪里？大佬们这么说…》 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的委托研究「性的未来」，报告指出，性爱机器人将会越来越流行，在2050年左右，还可能取代人类性爱，「现代人看A片是非常普遍的事，未来使用性爱机器人也会跟看A片一样成为很平常的事。」如果说让机器人代怀孕，绝大多数人还不能够接受的话，性爱机器人的接受度及需求度则大多了。因为有了人工智能，你完全可以和机器人谈一场真实的恋爱。据介绍，人工智能系统预设多种性格特征（天真、善良、性感等），让性爱机器人具备了学习能力，不但可以与买家沟通、交流，而且随着时间累积，AI系统通过交互，不断学习升级，你会发现你的机器人女友每天都在变化，买家不再依靠的幻想。人工智能离我们越来越近，近到一不小心就爱上他/她。不出十年，机器人就会化身完美恋人。比Siri更会打情骂俏，比大白给你更多拥抱，比机械姬更妩媚多娇，比钢铁侠更器大活好，比多啦A梦解决更多烦恼。5这样一来，是不是太可怕了？性爱机器人如果普及，会不会打破几千年的社会家庭结构？生理上的满足会不会让人放弃对繁衍，对抚育下一代的需求降低？它们会不会破坏我们的家庭结构，会不会引发我们道德的崩溃，我们不得而知，但是，它们真真实实地到来了。你说去立法阻止它们？可能吗？一是社会确实存在极大的需求，二则科学家们会放弃它们的研究吗？更重要的是，你认为商人们会放弃这一大金矿吗？还有，你不觉得在恋爱观等方面，我们与十几年前比，已经发生很大差异了吗？所以，你知道十几后，我们的婚恋观会变成怎样？一百年前，苏联作家叶甫盖尼·伊万诺维奇·扎米亚京创作了小说《我们》，故事中的未来人类就成了如同机器一般的人：每个人都没有名字，只有国家统一分配的号码；然后身穿统一的制服，以四人一排的整齐队列在大街上行进；每天早晨千百万人，以六轮机车的精确度一齐起床；然后千百万人在同时开始工作……而机器在“加感情”，机器正在尝试跟人类去沟通，他们试图变的有感情，去读懂人类的心理变化，这就是智能机器的发展方向。比如情感语音合成，使机器人在情绪表达、情绪沟通上逐渐有了人格特征。如果继续按照这个思路发展下去，终于有一天，人类会变成机器，而机器变成了人类。于是，人类的灵性终将消逝在自己创造的文明里。而当机器有了灵性，开始在地球上行使上帝的权力。这才是人类的终极危机。一切的危机，其根本都是人性的危机。最痛苦的是：你明知身处其中，却还不得不随着社会一起运转。人生就是一个巨大的枷锁，你不得不重复上演那些无趣的生活。来源：水木然（ID：smr669 ），富爸爸穷爸爸投资永远是收益和风险成正比，风险意识最重要，投资之前先学习，不了解，看不懂，不投资。实现资产翻番需要多久根据理财投资七十二法则，我们不难算出时下主要理财渠道实现资产翻番所需时间：1.储蓄：现在1年期的定期存款利率是1.5%，本金翻一番需用时间：72÷1.5=48年。2.股票：股市风云变幻大家已经感受过了，不同于固定收益类投资，股市是动态的，长期来看，股民中7赔2平1赚的格局永远不会变。3.余额宝：按余额宝最近的收益2.5%计算，本金翻番的时间为：72÷2.5≈28年。4.p2p：年化收益率10%左右，本金翻番的时间为：72÷10≈7年。【爱财在线】专业的网上理财平台，收益高，又安全！10%~13%年化收益率,1~12个月投资期限，100元起投！1万存一年即有1300元收益，比银行收益高5倍！爱财在线（www.imoney888.com）为中外合资企业，专门为有资金需求和理财需求的个人或企业，搭建一个高效、安全、专业的互联网金融交易平台。专注房屋抵押贷，可把房屋直接抵押到投资人名下。环迅支付资金托管，投资人资金不经过平台。第三方CA认证电子签章，全程法律保护。自主研发系统获国家六大“计算机软件著作权”。广东互联网金融协会会员单位。广州互联网金融协会会员单位。“网贷互联”互联网金融信息服务平台优秀成员单位。广东省企业经营管理协会副会长单位。慈善机构广东狮子会爱心企业。广东狮子会爱阳光服务队创队队长（董事长姚真珠）。【爱财财富】公众号传说：扫过的人都发财了！点击“阅读原文”，马上注册成为爱财在线“代言人”，邀请好友获3重红包，再获5%收益提成！《你的工作会被机器人替代吗？未来社会最需要的是什么？下一个风口在哪里？大佬们这么说…》 精选四随着技术的发展和机器人风口渐起，很多厂商都开始研究着如何让机器人发挥作用，主要的着力点也就是这两种。前者已经有了不少的应用，单单在服务机器人分类中，类似扫地机器人等市场已经慢慢成熟了起来。而后者目前还在摸索中。对于陪伴类机器人这块，多数厂商都瞄准了儿童陪伴这个领域，而对于成人的产品并不是特别多，一方面目前技术解决儿童需求比较容易，另一方面，成人对于机器人的陪伴需求似乎并不是特别强烈，而在有需求的人群中，老年人绝对是一个不容忽视的群体。但是在网上搜索「老年陪伴机器人」能搜到的产品相对于儿童陪伴之类并不是很多，而今天要说的这以色列公司Intuition Robotic 却瞄准了这个方向，推出了一款老年陪伴机器人Elli Q。Elli Q机器人英国一家慈善组织的数据显示：75 岁以上老人中有一半都处在独居状态，而这些老年人中有超过 100 万都在孤独中度日。更可怕的是，每天有超过 36% 的老人都无法与他人交流，有 11% 的老人则表示，他们每个月中可能有 5 天以上都见不到任何人。由此看来，老年人的陪伴在市场上也存在着一定程度的刚需。Elli Q机器人就是专为老人设计的一款陪伴机器人，主打老人的情感与生活陪伴，此前包括雷锋网在内，也有一些媒体对这款机器人进行了报道，根据此前的介绍：这款机器人可利用人工智能技术了解家中老人的偏好，并帮助那些对新技术不敏感的老人玩转社交网络、视频聊天。如果有需要，还能教他们学会玩简单的网络游戏。雷锋网找到了Intuition Robotic的团队，跟他们更细致的了解了一下这款机器人。从外观上来看，Elli Q的造型与市场上常见的陪伴机器人还是有些区别的， 这款机器人被设计成了机器人+可分离的平板电脑的样式，Intuition Robotic团队负责人表示：如此设计的主要原因是考虑到作为一个陪伴机器人，它应当有更自然的沟通能力和表达情感的方式。而通过可分离的机器人本体和平板电脑屏幕，能够提供更多功能和更丰富的交互方式。简而言之，屏幕为老年人提供一些必要的信息文字、图像等，而机器人本体通过LED漫射光进行细腻的情感表达，机器人的头部可以友好而亲切的做出各种拟人化的动作。我们发现老年人在接触到新技术时会很犹豫，在与人形机器人交互式更为谨慎，所以我们没有像其他人形机器人那样给Elli Q设计一张经典人脸，已让老年人可以更舒服的与之交互。近两年，随着Echo的火热，加上厂家需要让陪伴类机器人能够发挥更大的用处，纷纷给机器人赋予了更多的家居关联的功能，甚至直接转型做了智能音箱类的产品，而Elli Q对此有着自己的思路，Intuition Robotic负责人表示，Elli Q主要不同于其他智能音箱的优势在于它是主动交互的，这款机器人可以学习用户的行为偏好，基于用户个性和特定目标与用户交流并提供建议。这使得Elli Q能够与她的用户建立更强和更舒服的连接，她同时以很自然的交互方式来达到这个目标。在语音等交互技术上，Intuition Robotic向雷锋网介绍，Elli Q也有用到像google之类的第三方厂商提供的语音、语义识别等技术，但ElliQ背后的核心技术在于让机器人理解在她所在空间正在发生着什么，如何在这样的时空环境下自主的应对，以一种自然的方式与用户交互。举例来说，Elli Q可以决定现在是否是合适的时机去唤醒和建议用户进行某项活动，比如听音乐或看视频（在摄像头识别出老年人用户情绪低沉时，可以建议她看孙子/孙女的视频，照片，与子女打视频电话，听听音乐或看看戏剧）。Elli Q也会知道该如何基于用户的过往选择如何更加个性化的提出建议以使得建议有更大的可能性被采纳。最后，用机器人本体的动作、声音、灯光、屏幕显示等多个维度，以类似人类肢体语言的方式让交互显得非常自然。Intuition Robotic表示未来计划在美国加州开始第一批用户测试，包括多家合作的养老院和已向公司提出试用申请的种子用户。未来会支持更多的语言，摄像头背后的计算机视觉技术将能识别更多的用户行为，集成更多的传感器以更好的感知用户所处的环境，机器学习能力的提升和数据的积累将能够为用户提供更个性化和精准的建议，达到更理想的交互效果。不过，目前ElliQ目前只能在英语环境下工作，Intuition Robotic也充分意识到中国市场的巨大机会，接下来在中国可能会有一些计划，但是详细的信息不目前还不方便透露。从投资角度看陪伴机器人市场目前，Intuition Robotic已经得到了中国投资公司耀途资本的投资，耀途资本创始合伙人阳光，聊了一下他对投资Elli Q以及陪伴机器人市场的一些看法。杨光表示，之所以选择Elli Q，首先是因为他们很看好针对独居老年人的陪伴机器人的这个市场。在人类社会中，有一些人群总是被人们所忽视的，他们也有一些特定的需求，当人们很难用人力去解决这些需求的时候，为特定的用户群体创造一个能够供给他们特定需求的机器人，是机器人行业发展应该去追求的趋势，不论产品，单说方向上，Intuition Robotics无疑是值得肯定的。来源：雷锋网点击阅读原文
快速注册投资《你的工作会被机器人替代吗？未来社会最需要的是什么？下一个风口在哪里？大佬们这么说…》 精选五定义人工智能不是困难，而简直是不可能，这完全不是因为我们并不理解人类智能。奇怪的是，人工智能的进步更多的将帮助我们定义人类智能不是什么，而不是定义人工智能是什么?但不管人工智能是什么，过去几年我们确实已经在从机器视觉到玩游戏等众多领域取得了很多进展。人工智能正在从一项研究主题向早期的企业采用转变。谷歌和 Facebook 等公司已经在人工智能上投入了巨大的赌注，并且已经在它们产品中应用了这一技术。但谷歌和 Facebook 只是开始而已：在未来十年，我们将见证人工智能蔓延进一个又一个的产品。我们将与 Bot 交流——它们不是照本宣科的机器人拨号程序（robo-dialer），我们甚至不能意识到它们不是人类。我们将依赖汽车进行路线规划，对道路危险做出反应。可以毫不夸张地估计：在未来几十年中，我们所接触的每一种应用程序都将整合进一些人工智能功能，而如果使用应用程序，我们将无法做任何事。鉴于我们的未来将不可避免地与人工智能捆绑在一起，我们就必须要问：我们现在发展得如何了?人工智能的现状是怎样的?我们将走向何方?如今人工智能的能力和局限对人工智能的描述围绕着以下几个中心：强度（有多智能）、广度（解决的是范围狭窄的问题，还是广义的问题）、训练（如何学习）、能力（能解决什么问题）和自主性（人工智能是辅助技术还是能够只靠自己行动）。这些每一个中心都有一个范围，而且这个多维空间中的每一个点都代表着理解人工智能系统的目标和能力的一种不同的方式。在强度（strength）中心上，可以很容易看到过去 20 年的成果，并认识到我们已经造出了一些极其强大的程序。深蓝（Deep Blue）在国际象棋中击败了 Garry Kasparov；沃森（Watson）击败了 Jeopardy 的常胜冠军；AlphaGo 击败了可以说是世界上最好的围棋棋手李世石。但所有这些成功都是有限的。深蓝、沃森和 AlphaGo 都是高度专业化的、目的单一的机器，只能在一件事上做得很好。深蓝和沃森不能下围棋，AlphaGo 不能下国际象棋或参加 Jeopardy，甚至最基本的水平都不行。它们的智能范围非常狭窄，也不能泛化。沃森已经在医疗诊断等应用中取得了很多成果，但它基本上仍然只是一个必须为特定领域专门调制的问答机器。深蓝拥有大量关于国际象棋策略的专门知识和百科全书式的开放知识。AlphaGo 是用更通用的架构构建的，但其代码中仍然有很多人工编码的知识。我不是轻视或低估他们的成就，但认识到他们还没有做成的事也是很重要的。我们还没能创造出可以解决多种多样不同类型问题的人工通用智能(artificial general intelligence)。我们还没有听一两年人类对话的录音就能自己说话的机器。尽管 AlphaGo 通过分析数千局比赛然后又进行更多的自我对弈而「学会」了下围棋，但这同样的程序却不能用来掌握国际象棋。同样的一般方法呢?也许可以吧。但我们目前最好的成就离真正的通用智能还很远——真正的通用智能能灵活地无监督地学习，或能足够灵活地选择自己想要学习的内容，不管那是玩棋盘游戏，还是设计 PC 板。迈向通用人工智能我们如何从狭窄的、特定领域的智能迈向更通用的智能呢?这里说的「通用智能」并不一定意味着人类智能，但我们确实想要机器能在没有编码特定领域知识的情况下解决不同种类的问题。我们希望机器能做出人类的判断和决策。这并不一定意味着机器将实现创造力、直觉或本能等没有数字类比的概念。通用智能将具备处理多种类型的任务和适应未曾预料的情形的能力。一个通用智能无疑可以实现「正义」和「公平」这样的概念：我们已经在谈论人工智能对法律系统的影响了。我们先以自动驾驶汽车来证明我们所面临的问题。要实现自动驾驶，汽车需要将模式识别和其它能力整合到一起，包括推理、规划和记忆。它需要识别模式，这样才能对障碍物和街道标志做出反应；它需要推理，这样才能理解交通规则和解决像避开障碍物等任务；它需要规划以获得从当前位置到目标位置的路径，并同时考虑到交通状况等其它模式。它需要不断重复做这些事，不断更新它的解决方案。但是，即使一辆自动驾驶汽车整合了所有这些人工智能，它也不具备我们所期望的通用智能应该具备的灵活性。你不会期待一辆自动驾驶汽车能和你交谈或布置你的花园。将从一个领域学习到的知识应用到另一个领域的迁移学习是非常困难的。你也许可以重新加工其中许多软件组件，但那只能指出缺少了什么：我们当前的人工智能能为特定问题提供范围狭窄的解决方案，它们并不是通用的问题解决者。你可以将范围狭窄的人工智能叠加到一起(一辆车可以带有能谈论去哪里、进行餐厅推荐和与你下棋让你不会感觉无聊的 Bot)，但狭窄人工智能的叠加永远不能得到一个通用人工智能。通用人工智能的关键不是有多少种能力，而是这些能力的整合。尽管神经网络这样的方法原本是为模拟人脑过程而开发的，但许多人工智能计划已经放弃了模仿生物大脑的概念。我们不知道大脑的工作方式;神经网络计算是非常有用的，但它们并没有模拟人类的思维。在《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书中，Peter Norvig 和 Stuart Russell 写道：“当莱特兄弟和其他人停止模仿鸟类并开始学习空气动力学时，对『人工飞行』的追求才获得成功。”类似地，要取得成功，人工智能不需要将重点放到模仿大脑的生物过程上，而应该尝试理解大脑所处理的问题。可以合理地估计，人类使用了任意数量的技术进行学习，而不管生物学层面上可能会发生什么。这可能对通用人工智能来说也是一样：它将使用模式匹配(类似 AlphaGo)，它将使用基于规则的系统(类似沃森)，它将使用穷举搜索树(类似深蓝)。这些技术没有一种能与人类智能直接对应。人类比任何计算机都做得更好的是构建他们的世界的模型，并根据这些模型采取行动。超越通用智能后的下一步是超智能(super-intelligence 或 hyper-intelligence)。目前我们还不清楚如何区分通用人工智能和超智能。我们期望超智能系统会具备创造力和直觉等性质吗?鉴于我们对人类的创造力还不甚理解，思考机器的创造力就更为困难了。围棋专家称 AlphaGo 的一些落子是“创造性的”；但它们源自与其它所有落子完全一样的过程和模式，而并非以一种新的视角看待这项游戏。同样算法的重复应用可能会产生让人类感到惊讶或意外的结果，但仅仅的惊讶并不是我们所说的“创造力”。将超智能看作一个规模问题会更容易一点。如果我们可以创造「通用智能」，可以很容易估计出它将很快就比人类强大成千上万倍。或者，更准确地说，通用人工智能要么将显著慢于人类思维，难以通过硬件或软件加速;要么就将通过大规模并行和硬件改进而获得快速提速。我们将从数千个内核 GPU 扩展到数千个芯片上的数以万亿计的内核，其数据流来自数十亿的传感器。在第一种情况中，当加速变缓时，通用智能可能不会那么有趣(尽管它将成为研究者的一次伟大旅程)。在第二种情况中，其增速的斜坡将会非常陡峭、非常快。训练还是不训练AlphaGo 的开发者声称使用了远比深蓝更通用的算法来训练人工智能：他们制作了一个只具备最少围棋知识策略的系统，学**要是通过观察围棋比赛获得。这指明了下一个大方向：我们可以从机器基于标注数据的监督学习走向机器依靠自己组织和结构化数据的无监督学习吗?Yann LeCun 曾在 Facebook 的一篇帖子中说到：“在我们想要得到真正的人工智能之前，我们必须解决无监督学习的问题。”要对照片分类，一个人工智能系统首先会获得数百万张已经正确分类了的照片；在学习了这些分类之后，它还要使用一系列标注了的照片进行测试，看它们是否能够正确标注这个测试集。如果没有标注，机器又能做什么?如果没有元数据告诉机器“这是鸟，这是飞机，这是花”，它还能发现照片中重要的内容吗?机器能像人和动物一样，只需观察远远更少的数据就能发现模式吗?人类和动物都可以从相对很少的数据中构建模型和抽象：比如，我们不需要几百万张图像才能识别出一种新的鸟或在一座新城市找到我们的路。研究者正在研究的一个问题是对视频的未来画面的预测，这将需要人工智能系统构建对世界运作方式的理解。有可能开发出能应对全新环境的系统吗?比如在冰面汽车会难以预料的打滑。人类可以解决这些问题，尽管它们不一定很擅长。无监督学习指出，光是靠更好更快的硬件，或开发者只是用当前的库进行开发，问题将无法得到解决。有一些学习方法处在监督学习和无监督学习的中间。在强化学习中，系统会被给予一些代表奖励(reward)的值。机器人可以穿过一片地面而不跌倒吗?机器人可以不用地图就驾驶汽车穿过市中心吗?奖励可以被反馈给系统并最大化成功的概率。（OpenAI Gym 是一个很有潜力的强化学习框架）。在一端，监督学习意味着再现一组标记，这在本质上是模式识别，而且容易发生过拟合。在另一个极端，完全无监督学习意味着学习归纳性地推理关于一个情形的情况，这还需要算法上的突破。半监督学习（使用最少的标注）或强化学习（通过连续决策）代表着这些极端之间的方法。我们将看到它们能达到哪种程度。智能的意义我们所说的「智能」是一个根本性的问题。在 Radar 2014 年的一篇文章中，Beau Cronin 出色地总结了许多人工智能的定义。我们对人工智能的期待严重依赖于我们希望用人工智能做什么。对人工智能的讨论几乎总是开始于图灵测试。图灵假设人们可以通过聊天的方式与计算机交互：他假设了一种与计算机的沟通方式。这个假设限制了我们期望计算机做的事：比如，我们不能期望它能驾驶汽车或组装电路。这也是一个故意的模棱两可的测试。计算机的答案可能是闪烁其词的或完全不正确的，正确无误不是重点。人类智能也可能会是闪烁其侧或不正确的。我们不大可能将正确无误的人工智能误解为人类。如果我们假设人工智能必须被嵌入到能够运动的硬件中，比如机器人或自动驾驶汽车，我们会得到一组不同的标准。我们会要求计算机在它自己的控制下执行一个定义不清的任务（比如开车到一家商店）。我们已经打造出了在路线规划和驾驶上比大多数人类都做得更好的人工智能系统。谷歌的自动驾驶汽车负有责任的那次事故的原因是该算法被修改得更像人类一样驾驶，并由此带来了人工智能系统通常不会具备的风险。自动驾驶汽车还有很多没能解决的困难问题：比如在暴风雪的山路上行进。不管人工智能系统是嵌入在汽车里，还是无人飞行器或人形机器人里，其所面临的问题本质上是类似的：在安全、舒适的环境中执行是很容易的;而在高风险、危险的情形中则艰难得多。人类也不擅长这些任务，尽管图灵所期望的对话中人工智能是回避式的或甚至会错误地回答问题，但在高速路上驾驶时，模糊或不正确的方案却是不能接受的。可以执行物理行为的人工智能迫使我们思考机器人的行为。应该用什么样的道德来规范自主机器人?阿西莫夫的机器人定律?如果我们认为机器人不应该杀死或伤害人类，武器化的无人机已经打破了这道界限。尽管典型的问题「如果事故不可避免，自动汽车应该撞向婴儿还是老奶奶?」是虚假的道德，但这个问题也有一些更为严肃的版本。为了避免会杀死其内部乘客的事故，自动驾驶汽车应该冲向人群吗?抽象地回答这个问题很容易，但很难想象人类会愿意购买会牺牲他们而不伤害旁观者的汽车。我怀疑机器人将来能够回答这个问题，但它也必然会在福特、通用、丰田和特斯拉的董事会上得到讨论。我们可以通过对话系统或自主机器人系统的复杂度分布来更为简单地定义人工智能，并说人工智能只是单纯关于构建能回答问题和解决问题的系统。能够回答问题和推理复杂逻辑的系统是我们已经开发了好些年的「专家系统」，其中大部分都嵌入在沃森中。(AlphaGo 解决的是不同类型的问题。)但是，正如 Beau Cronin 指出的那样，解决对人类来说存在智力挑战的问题是相对简单的;更困难的是解决对人类来说很简单的问题。很少有三岁孩童能下围棋。但所有的三岁孩童都能认出自己的父母——而不需要大量有标注的图像集。我们所说的「智能」严重依赖于我们想要该智能所做的事，并不存在一个能够满足我们所有目标的单个定义。如果没有良好定义的目标来说明我们想要实现的东西或让我们衡量我们是否已经实现了它的标准，由范围狭窄的人工智能向通用人工智能的转变就不会是一件容易的事。助手还是主角?人工智能的新闻报道聚焦于能够自主行为的机器自主系统。这么做有充足的理由：它有趣、性感、且有点令人害怕。在观看人类辅助 AlphaGo 下棋的同时，很容易去幻想一个由机器主宰的未来。然而相较于自动化设备，人工智能有更多超过人类的东西。真正的价值——人工智能或者智能增强——都在哪里?人工智能还是智能增强?这个问题自对于人工智能的初次尝试起就被问到，并由 John Markoff 在《Machines of Loving Grace》中深入探讨过。我们可能不想由一个人工智能系统来做决定，而可能会想为自己保留决定权。我们或许想让人工智能通过提供信息、预测任何行动过程的后果、提出建议来增强智慧，而把决定权留给人类。尽管有点《黑客帝国》的感觉，但这个被人工智能所服务的增强我们的智慧而非推翻我们的未来会比服侍一匹脱缰的人工智能有着更大可能性。GPS 导航系统是一个人工智能系统用来增强人类智慧的绝佳案例。给定一张适宜的地图，大多数的人都能从 A 点导航到 B 点，尽管这对于自身能力还有很多要求，尤其是在我们不熟悉的领域。绘制两个位置之间的最佳路线是一个棘手的问题，特别是当你考虑到糟糕的交通和路况时。但是有了自动驾驶车辆的除外，我们从未把导航引擎连接到方向盘上。 GPS 是一种严格意义上的辅助技术：它给出了建议，而不是命令。当一个人已经作出忽略 GPS 建议的决定（或错误）时，你都会听到 GPS 说「重新计算路线中」，那是它正在适应新情况。在过去几年中，我们已经看到许多各种意义上有资格作为人工智能的应用程序。几乎所有「机器学习」框架下的事物都有资格成为人工智能：事实上「机器学习」是在人工智能学科陷入声名狼藉之时，被指称回人工智能更为成功的那部分。你不必一定要构建带有人类声音的人工智能，像是亚马逊的 Alexa，当然它的推荐引擎肯定是人工智能。类似 Stitchfix 的 web 应用也是人工智能，它增加了由时尚专家们运用推荐引擎所做出的选择。我们已经习惯了那些处理客户服务电话的聊天机器人(并经常被它们气坏)——准确度或高或低。你可能最后还是得和人类对话，而其中的秘密就是使用聊天机器人清理掉所有例行问题。让某个人类去抄录你的地址、保单号码和其他标准信息没什么意义：如果内容不是太多，计算机可以做得至少同样准确无误。下一代助理将是（已经是）半自主性的。几年前，Larry Page说《星际迷航》中的计算机是理想的搜索引擎：它是一台能够理解人类、已消化所有可用信息、能在被提问之前就给出答案的计算机。如果你现在正在使用谷歌，当它第一次告诉你由于交通堵塞要你早点出发赴约时，你可能会感到惊讶。这就需要纵观多个不同的数据集：你目前所在的位置、你的约会地点（可能在你的日历或联系人列表中）、谷歌地图数据、目前的交通状况、甚至是有关预期交通模型的时间先后数据。它的目的不是回答某个问题;而是甚至在用户意识到需求之前就提供帮助。为何人们对人工智能的兴趣大增?为什么人工智能在遭受「人工智能的冬天」(AI winter)的几十年声名狼藉之后，会成为当下如此热门的话题?当然，人工智能的新闻也出现深蓝之后，之后又有沃森的故事;但这些风潮都没能持久。看到目前的人工智能崛起为另一次风潮是很有诱惑力的。这能让我们忽视过去十年的变化。人工智能的兴起依赖于计算机硬件的巨大进步。列举计算机性能和存储技术自人工智能之冬起（维基百科追溯到 1984 年）的 30 多年间的巨大进步是很乏味的。但这是此篇文章无法回避的一部分，特别是如果你已经见过 IBM 的沃森机器支架。据报道 AlphaGo 运行于 1920 个 CPU 和 280 个 GPU ；;击败了 Lee Sedol 的机器可能更加庞大，并且它使用了谷歌用于构建神经网络所开发的定制硬件。即使人工智能算法在普通笔记本上运行很慢，但在像 AWS、GCE 和 Azure 的云平台上配置一些重要的算力是容易且相对便宜的。机器学习得以实现，部分也是因为这种存储大量数据的能力。1985 年时的千兆字节(GB)还很罕见且重达数百磅;现在它已司空见惯，廉价而小巧。除了存储和处理数据的能力，我们现在还能生成数据。在上世纪 80 年代，大多影像都是模拟信号。现在它们全是数字的，并有很多存储于像是 Flickr、Google Photos、Apple Photos、Facebook 等的网络服务商那里。许多在线照片已经被贴上了一些描述性的文本，这使得它们成为了训练人工智能系统的良好数据集。我们的许多对话也都是线上的，通过 Facebook、Twitter 和许多聊天服务。我们的购物历史也是一样。所以我们(或者更准确的说是 谷歌、苹果、雅虎、 Facebook、亚马逊等)就有了训练人工智能系统所需的数据。我们在算法上也取得了显著的进展。神经网络并不是特别的新，但是「深度学习」却堆叠了一系列通过反馈来自我训练的网络。因而深度学习试图解决机器学习中最难的人类问题之一：从数据中学习最优表征。处理大量数据很简单，但是特征学习就更像是一门艺术而非科学。深度学习是要实现那门艺术的部分自动化。我们不仅取得了算法上进展，更让它得到了广泛的使用，例如 Caffe、 TensorFlow、Theano、Scikit-Learn、 MXNet、 CNTK 等等。人工智能并不局限于学术界的计算机科学研究者，而是像 Pete Warden 所展示的那样，越来越多的人都能够参与进来。你无需了解如何实现一个复杂的算法并让它在你的硬件上运行得多么好。你只需要知道如何安装库并标注训练数据就行了。正如计算机革命本身所发生的那样，计算机被搬出了机房并被广大市民所使用，同样的民主化进程正在制造一场人工智能革命。来自许多背景和环境的人利用人工智能做试验，我们将会看到许多新型应用。有些会看起来像科幻小说(尽管自动驾驶汽车被看做科幻小说还只是几年前的事);肯定会有我们甚至无法想象的新应用出现。建立知识数据库世界充满了「暗数据」：不存在于良好、有序的数据库中的非结构化信息。它在网站上、埋于表格里、被珍藏在照片和电影中;但它不易被机器智能或其他智能所捕获。像 diffbot 和 deepdive 这样的项目是利用半监督学习来找出非结构化数据中的结构——无论是大量的科学论文还是众多网站的碎屑。一旦他们创建了一个数据库，就能用更传统的工具—— API、SQL 语句或者桌面应用程序——访问该数据库。知识数据库和图表已被应用到许多智能应用中，包括谷歌的知识图谱（Knowledge Graph）。在我们走向聊天应用时，挖掘暗数据并找出其中结构的能力将变得更加重要。在聊天应用从脚本化和目标狭隘型迈向为用户返回任意问题的答案型的道路上，暗数据的有效利用将成为这一转变的关键。我们可能看不到这样的应用程序被用于问题「理解」，而是会成为未来辅助技术的中心。它们将依靠已被机器分解并结构化的知识库：其中包含的大量数据将超出人类的标记能力。产生结果不像人工智能冬天的黑暗时期，那时数据有限、计算机很慢，现在我们到处都能看到成功的人工智能系统。谷歌翻译肯定不会像人类翻译员那样好，但是它经常能够提供一个可用的翻译结果。尽管语音识别系统还没有达到随处可见的程度，也也已经是司空见惯的了，且其准确度令人惊叹;一年前谷歌声称安卓手机可以正确无误地理解 92% 的问题。如果一台计算机能够准确地将问题转化为文本，那么下一步就是把问题变成答案。同样，图像识别和图像处理也已经变得司空见惯。尽管存在一些被广泛报道的尴尬错误，计算机视觉系统能够以在几年前还不可想象的精确度来识别人脸。理所当然地，对此问题的适宜约束在其成功中起着巨大作用：Facebook 可以识别照片中的面孔，是因为它假定照片里的人很可能是你的朋友。计算机视觉是(或将是)从寻常到可怕等各种层次的人工智能应用的中心。视觉显然是自动驾驶车辆的关键;它对于监控、自动锁定无人机和其他不令人舒服的应用也同样重要。深度学习和神经网络在过去的一年里已经吸引了大量的关注：它们已经实现了计算机视觉、自然语言和其他领域的进步。然而几乎所有打着机器学习旗号的都是人工智能：分类与聚类算法(classification and clustering algorithms)、各种决策树(decision trees)、遗传算法(genetic algorithms)、支持向量机(support vector machines)、分层式即时记忆(HTM：hierarchical temporal memory)等等。这些技术可以被自己使用，也可以与其他技术结合使用。IBM 的沃森是集成学习(ensemble learning)一个很好的例子：它是一个基于规则的系统，并依据所要解决的问题来结合使用其他算法。这个规则在很大程度上是手工制定的，而其他算法则需通过精心调整来获得良好效果。像 Watson 一样令人印象深刻的、需要大量手动调整的系统是一块通向智能道路上的最好的踏脚石。任何的通用人工智能和大多数的狭义人工智能系统都将可能结合多种算法，而不是使用单一的、尚未被发现的主算法。但这种用来得到良好结果的调整是一个主要的限制：AlphaGo 团队负责人 Demis Hassabis 说这样的调整「几乎像是一种艺术形式。」如果取得好结果需要花几年时间，并且只有一些专家(Hassabis 说有几百人)有能力做这项工作，那么它还是「人工智能」吗?类似 Watson 这样的引擎的创造过程是科学，然而也需要许多艺术。另外，手动优化的需求表明人工智能系统的建立方式本质上是狭隘的，只能解决单一的问题。很难想象去优化一个能够解决任何问题的「通用智能」引擎。如果你正在做这件事，那么几乎可以肯定，那是一些特定应用。人工智能方面的进步取决于更好的算法，还是更好的硬件?如果这个问题还算有意义，那么答案就是「同时」。即使 GPU 进展的时间速率已经停止，我们把更多东西塞进一张芯片的力还没有停滞：AlphaGo 的 280 个 GPU 能够轻松平均 20 万个核心。更重要的是，我们已经看到了许多用于 GPU 的数学库和工具方面的改进。我们可能还会看到 ASIC(application-specific integrated circuit )和 FPGA( field-programmable gate arrays)在未来的人工智能引擎中的使用。反过来，ASIC 和 FPGA 将成为在许多需要硬实时状态(hard real-time)运行的硬件系统(想想自动驾驶汽车)中嵌入人工智能的关键。但即使有了更好的硬件，我们仍然需要分布于成千上万个节点中的算法;我们需要能够飞速地重新编程 FPGA 的算法，以适应待解决问题所使用的硬件。MapReduce 在数据分析中很流行是因为它提出了一个并行化一大类问题的方法。并行显然在人工智能中起作用，但它的限制是什么？并行的残酷现实是，其不可被并行的部分能把你折磨死。而大多数并行算法的标志是，你需要一个用以收集部分结果并产生单一结果的阶段。AlphaGo 在计算下一步棋时可能正在查看成千上万个选择，但在某一点上，它需要浏览所有的选项，评估哪个是最好的，并给出一个单一结果。AlphaGo 可以利用 280 个 GPU 的优势;那么一台有 280,000 个 GPU 的计算机怎么样?毕竟，迄今为止我们所制造的最大计算机的计算能力只相当于一只老鼠大脑的一小部分，更不要说与人类相比了。如果是不依赖于并行设计和神经网络的算法呢?在一个路线中的每个元素都采取不同方法来解决问题的系统当中，你如何运用反馈?像这样的问题有可能在不久的将来推动人工智能的研究。在人工智能算法中使用更多(更快)的硬件有可能使我们获得更好的围棋手、国际象棋手和 Jeopardy 玩家。我们将能更快更好地分类图像。不过这是我们目前可解决问题的一项改进而已。更多计算能力将会把我们从监督学习领到无监督学习吗?它会把我们从狭义的智能引到通用智能中吗?这还有待观察。无监督学习是一个难题，而且我们并不清楚能否只通过使用更多硬件来解决它。我们仍然在寻找一个可能并不存在的「主算法」。道德和未来对超智能的谈论很容易把人吓到。而且据一些人说，现在是时候决定我们想要机器做什么了，趁现在还未为时已晚。尽管这种立场可能过于简化了，但思考如何限制我们还未造出来的设备是非常困难的;而且它们的能力我们现在还无法想象，可能未来永远也无法理解。拒绝人工智能也是很困难的，因为没有任何技术是在人类事先考虑周全之后才被发明出来的。在历史的不同时期人们害怕的许多技术现在已经司空见惯：在某个时候，很多人认为以超过每小时 60 英里的速度旅行是致命的。苏格拉底反对书写，因为他担心这会导致健忘：想象一下他会如何看待我们今天的技术!但我们可以思考人工智能的未来，以及我们开发协助我们的人工智能的方式。这里给出了一些建议：大部分对超人工智能的恐惧都不是在害怕我们已经知晓或理解的机器，他们害怕的是最糟糕的人性加上无限制的力量。我们无法想象一个思考着我们不能理解的想法的机器;我们想象那是不可战胜的希特勒或斯大林——我们确实能理解他们的想法。我们的恐惧本质上是人类的恐惧：对像人类一样行为的万能机器的恐惧。这并不是诋毁我们的恐惧，因为我们已经见到机器学习确实能向人类学习。微软不幸的 Tay 是对话型人工智能 Bot 从网络对话中「学会」种族主义和偏见的完美案例。谷歌的图像分类曾将黑人夫妇识别为「猩猩」，这个糟糕的测试结果的原因是训练数据集中没有足够的合适标注的黑人图片。机器学习成为种族主义者的方式和人类差不多一样：因为这是我们教它们那样做的，不管是有意还是无意。这是一个人类问题，而且是一个可以解决的问题。我们可以在人工智能学习的内容和方式上更加小心。我们可以对我们的训练集中的内容以及这些训练集的标注方式更加谨慎，我们可以过滤我们认为可以接受的答案类型。这些没什么是特别困难的;但却是必须要做的。更困难的是在目前的环境中让人们达成共识：认为种族主义和仇恨是不好的。这是人类价值观的问题，而不是机器智能的问题。我们会构建出反映了我们自身价值观的机器：我们已经在那样做了。它们是我们想要反映的价值吗?白宫对数据科学的报告《Big Risks, Big Opportunities: the Intersection of Big Data and Civil Rights(大风险、大机遇：大数据和民权的交集)》在总结章节中提到，我们需要研究审核算法的方法，以「确保人们被公平对待」。随着我们从「大数据」走向人工智能，对算法的审核以及确保它们反映我们所支持的价值观的需求将只会增长。将对人工智能的深入研究开放给大众，让公众可以见证到，这一点极其重要。这并非因为我们相信，大众会对研究少些「恐惧」(这一点，或许是对的，也可能是错的)，也不是因为大众多少会对超级智能的观念「习以为常」;而是因为较之公之于众的研究，人们对闭门研究会投以更大的关注。实际上，《不道德的研究( Unethical Research)》这篇论文建议，打造一个健康的人工智能生态系统的最好方式就是将打造恶毒机器的想法公开。研究会继续在背后进行，认为军方研究和情报部门没有致力于人工智能的想法，很天真。但是，如果没有公开状态下进行人工智能研究，我们就会受到军方或者情报部门研究的支配。(一个公司，比如谷歌或者 Facebook，是闭门研究抑或开诚布公，是个值得讨论的问题)这也就是 OpenAI 的宗旨：「以尽可能从整体上让人类受益的方式推进数字化智能的研究，不受需要财务收益的限制。」 OpenAI 是一个激动人心而且让人吃惊的应答(针对人们对人工智能恐惧)：尽可能远地推进这项研究，但是公开确保公共领域的研究领先于闭门研究。对于研究来说，开放且公开也同样重要，因为研究起源时常决定了研究的应用。核能就是个好例子。我们可以打造安全、高效的核反应堆。但是，我们从来没有打造过钍反应堆，因为他们不会帮你制造炸弹，而且对核能的深入研究是由国防部门控制的。核反应堆不是不会产生可用数量的钚吗?为什么任何人都想要核反应堆?再一次，认为军方和国家情报部门不会做出优秀的人工智能研究，这种想法太天真。但是，如果人工智能变成国家情报部门的专属领域，那么，就会有秘密窃听和理解对话的优秀系统。当思考人工智能还能为我们做些什么时，我们的想象力会受到限制，而且也很难想象人工智能的应用到底会有哪些，除了杀人无人机、老大哥(Big Brother，典出乔治·奥威尔的名著《1984》)的耳目。我们或许永远无法研发出智能医疗系统和机器人护士助理。如果我们想要让人工智能服务于人类，就必须公开进行研究：作为人工智能研究人员这一更大社区的一部分，作为更为广泛的公众讨论(讨论目标和宗旨)的一部分。我们必须小心，不要打造出人类自己的最糟梦魇;但是，也许需要认识到，噩梦只不过是一个更强大的、真实的人类自身的版本。总是在未来扎克伯格最近说道，未来五到十年，人工智能会比人类更善于做一些最基础的任务。也许他是对的，但是，同样清楚的是，他讨论的是狭义人工智能：从事特别任务，比如语音识别，图像分类以及游戏。他继续说，「那并不意味着计算机将会思考...」。根据你的交谈对象，一个真的通用智能可能距离我们 10 到 50 年。考虑到预测科技未来的难度，最好的答案是「十多年以后」，而且可能更久。啥时候可以做出人类水平的机器智能?一份最近的专家调查(Future Progress in Artificial Intelligence: A Survey of Expert Opinion)显示，可能是
年左右(概率为50%)。正如 LeCun 所言，「人类水平的通用智能距离我们几十年。」因此，如果真的可以，我们什么时候会到达那里?几年前，Jason Huggins 对机器人的评价，可谓先见之明。机器人，他说，总是在未来。机器人片段一次又一次地中断，成为现在的一部分;但是，当那发生时，它们不再被视为机器人。上世纪二十年代，我们就将一台现代洗碗机视为一个超级智能机器人；如今，不过是一个洗碗机。这种情形也将不可避免地发生在人工智能身上。实际上，已经发生了。我已经避免对机器智能和人工智能做出区分;「机器智能」是一个术语：当人工智能这个词声名狼藉时，这个术语被用于指代人工智能研究中的一些想法。如今，那些想法中的很多都变得很常见了。我们不会对亚马逊的推荐系统或者 GPS 导航思虑再三 ，我们将之视为理所当然。我们或许发现 Facebook 和谷歌的图像标签功能很诡异，但是，看到它时，你不会认为那是人工智能。所有严肃的象棋玩家会对阵象棋程序，围棋菜鸟也是如此，而且在 AlphaGo 获得成功后，对弈计算机也会延伸到专家层面。这些就是人工智能，他们已经中断并成为当今世界的一部分。这一过程中，人工智能变化了形态，成为 IA（智能增强）：碾压人类能力的自动化技术开始变得具有辅助性。我们能否指着某件东西说，「是的，那就是人工智能?」是的，当然可以，我们现在就可以这么做了。更重要的是，我们将不可能避免地被人工智能围绕着，甚至在我们知道这些东西人工智能之前。我们将管道、电力视为理所当然之物，我们的孩子将流媒体音乐视为理所当然。我们也会视人工智能为理所当然，当它们在生活中越来越普遍时。【钛媒体作者介绍：本文作者Mike Loukides、Ben Lorica，由机器之心编译，参与人员包括Rick、吴攀、微胖、李亚洲。机器之心微信公号“机器之心”（almosthuman2014）】更多深度观点，关注钛媒体微信号：钛媒体（ID：taimeiti）钛媒体微信二维码《你的工作会被机器人替代吗？未来社会最需要的是什么？下一个风口在哪里？大佬们这么说…》 精选六“我准备考虑一个问题：‘机器能思维吗？’”—阿兰.图灵，1950，《Computing Machinery and Intelligence》前段时间在忙着炼丹（Deep Learning），还有几场大数据培训，很久没有动笔了。今天想和大家谈谈人工智能（Artificial Intelligence, AI），2017可谓人工智能元年，AI领域风投和创新、创业风起云涌，深度学习研究和应用持续火爆，以Facebook小扎和Tesla钢铁侠为代表的大佬们站队互掐，AlphaGo的成功营销与Watson的失败应用，国内BAT纷纷推出人工智能战略等等…这一波大数据驱动的AI热潮，发展势头强劲。下图是从我培训课件里截的，称之为四位一体看数据技术（Data Technology, DT），可以说AI高烧是大数据发展的必然。图1 四位一体看DT从上图可以看出，这些年从物联网，云计算，大数据到现在的人工智能，一个比一个热，这是DT前沿信息技术发展的大势，其内在的逻辑联系和发展趋势使然，终极目标直指人工智能。这就好比我们人体一样，物联网（移动互联网）构造了眼耳鼻舌身等感官，大数据是各种感官获取的感受信息，云计算是记忆存储，人工智能就是我们的认知决策。IT和DT技术发展本质是在拟人化、智能化，智能时代一定会到来是毫无疑问的，但是，发展过程也不要太乐观。本文作为《论大数据的泡沫、价值与应用陷阱》的姊妹篇，就来说说人工智能发展面临的问题和挑战。1人工智能源起：图灵的智能之问。我在前文《论大数据的泡沫、价值与应用陷阱》有讲到：“大数据时代，我们周围充斥着各种不同的理论、知识、信息和噪音，数据爆炸式增长和科技高速发展所带来的冲击，加大了未来的不确定性。当我们接收的数据和信息越多，面临的选择就越多，如若不善于过滤、挖掘和处理，对各种决策就可能会造成负面影响，当然也会放大我们对未来不确定性的恐惧。如何从混沌中发现规律，成为预测未来的“先知”，抑或是少出几只黑天鹅？是历代人类的梦想，不管是古人的占卜、算命还是现在的专家系统、商业智能、数据挖掘、机器学习、人工智能、智慧地球、智慧城市等技术和应用，都源于我们对未来不确定性的恐惧。”如何降低决策过程中的不确定性，通过智能技术进行前瞻预测是关键，不管是物联网、大数据、云计算还是DT偌大的技术生态体系，其核心都是为这一目标服务。从这个角度讲，传统商业智能应用90%失败这一论断是有道理的，因为基础的数据管理和常规的统计分析，不能称之为智能，换句话说没有成熟机器学习技术的支撑和成功应用，要说多智能那就是忽悠（后面我会讲IBM Watson的问题）。机器如何智能，系统如何智能，可谓仁者见仁智者见智。我们先来看图灵是如何定义这一问题的。作为计算机科学和人工智能领域的先驱，图灵在1950年发表的著名论文《Computing Machinery and Intelligence》中，详细讨论了机器能否拥有智能这一问题，但也只是个开放性的讨论，其实图灵也未能定义什么是智能（但提出了著名的“图灵测试”）。在1956年的DARTMOUTH学术会议上，AI被正式提出，定义为：“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。通过了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。智能涉及到诸如意识、自我、思维、心理、记忆等等问题。”由于我们对人类智能本身还知之甚少，所以人工智能的发展比预想的要慢很多。图灵当时也做了个比较乐观的预测，他预测在2000年左右，机器极有可能会通过“图灵测试”，拥有初步的智能行为，现在看来这一时间是延后了，从当前自然语言处理领域的发展现状及问题来看，要解答图灵的智能之问，还需要AI研究人员多年的努力。2人工智能泡沫：神经网络“三起三落”的启示。从历史来看，重大科学的研究往往呈螺旋形上升的过程，不可能一蹴而就。经历过“三起三落”的人工神经网络，能够在换马甲为深度学习后成功逆袭，正是机器学习领域几十年来积累诞生的重大科学研究和工程应用成果，当前深度学习被看作是通向人工智能的关键技术，被寄予厚望。图2 神经网络的“三起三落”我在10多年前对神经网络和支持向量机两个机器学习方向都有过粗浅的学习和了解，见证了神经网络研究三起三落其中的一段时光，见证了以支持向量机为代表的浅层学习技术的火爆，但却始终少有看到机器学习技术真正走出实验室，直到最近几年，神经网络换马甲为深度学习后成功逆袭，使得机器学习领域这几十年来积累的成果，得以逐渐走出实验室，在学术界研究和产业界应用都一鸣惊人，并有望引领人工智能关键技术的跨越式发展。图3 人工智能的泡沫但从另一方面看，神经网络的三起三落也就代表了人工智能的三个泡沫期，这给过分热衷深度学习技术与人工智能研究应用的人来讲，也是该降降温的，期望越大，失望越大，毕竟深度学习技术没有想象中的那么强大，至少在智能算法层面的突破很有限（主要靠的还是大数据和计算力）。换个角度看，深度炼丹术的兴起，会不会是因为机器学习算法研究几十年迟迟无重大进展，神经网络算法的一点小改进（正好遇到了大数据与GPU）就被当做了救命稻草？ 或者说即使神经网络的深度架构碰巧撞到了类脑学习机制，但我们能全面解码它吗？不太了解神经科学的研究水平，这个需要大家去悟了。3人工智能价值：弱AI不弱，强AI难强。AI目前的发展还处于弱AI（Artificial Narrow Intelligence ，ANI）阶段，但弱AI并不弱，如阿尔法狗一样，虽然只擅长某一方面的智能，但在这方面已然超过人类了。近年来，弱AI已经极大促进了信息化与智能化的发展，在很多领域提高了生产效率。如工业机器人、医疗机器人、智能问答、自动驾驶、疾病诊断、自动交易等系统工具，极大提高了生产力。弱AI不能像人类一样靠理性或感性进行推理和解决各方面（哪怕很简单）问题，机器只不过看起来像是智能的，其实只是既定程序的执行而已，只能解决某一方面的问题（就像下围棋不能代表会下象棋），不会有自主意识，不会有创造性。而强AI（Artificial General Intelligence ，AGI）的定位是在各方面相当于人类或者超过人类，也称为通用人工智能。现阶段的人工智能研究和应用主要聚焦在弱AI，强AI的研究可以说还是停滞不前，难有进展。强AI能否实现还是未知，但要论人工智能的价值，我认为很有必要对两者进行对比，首先我个人是不支持发展强AI的，除非对其有绝对的控制能力，除非人类遇到了全球性灾难或需要星际移民，不然强AI出世就很可能是另外一种原子弹，绝对是弊大于利。弱AI帮助人类，是我们的好助手，能提高我们的生产效率和生活水平，强AI超过或代替人类，将是大部分人类的“终结者”，至少是劳动终结者，总不可能几十亿人都去从事艺术职业吧？当然弱AI发展也会面临这一挑战，但更可控和缓和很多。4人工智能应用困境：先要搞清楚几个关键问题。随着机器学习、深度学习和人工智能相关技术（强化学习、迁移学习、对抗学习等）的高速发展。阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战，也注定成为人工智能的里程碑事件，当AI变得越来越复杂，越来越聪明，以至于在多个领域全面超越人类的时候，那时的AI会是提高人类生产力和生活质量的好助手？抑或是彻底控制奴役人类的天网？现在还难以下结论，但可以肯定的是接下来数十年里AI对人类生活造成的冲击将是巨大的。不管是技术层面还是产业应用层面，要对人工智能领域有个全面准确的理解和把握，可以说十分困难。下面提几点个人认为比较关键的问题供大家探讨。（1）现在是人工智能的“黄金”时代吗？这个问题乍看是废话，现在AI这么火，当然是黄金时代啦。从人工智能的三起三落来看，现在是处于技术和产业发展的波峰。而这一热潮的兴起一是得益于深度神经网络技术的发展，二是通过物联网和移动物联网等技术，大数据的爆炸式增长成为常态。三是大数据分析预测是解决不确定性问题的必然，大数据条件下的复杂性问题，越来越难以应用传统建模技术加以解决，而客观世界的复杂性，传统的机械模型更是难以分析和预测。图4 农业时代到智能时代工业时代通过机械动力优化，放大了我们的体力，我们得以改造物理世界；智能时代通过算法优化，放大了我们的脑力，将极大改造我们的脑力世界。从人类社会发展大趋势来看，现在称之为AI黄金时代并不为过。但这里有个不确定性，那就是AI技术发展的瓶颈问题，深度学习技术能否担当重任，能否一鼓作气有更大的突破，或者几年后又得停滞不前几十年，都有可能。但可以肯定的是，对弱AI来讲，现在是再好不过的黄金时代，兴起的投资热潮也是看到了各个垂直领域应用弱AI的极大潜力；对强AI来讲，面临的技术瓶颈短期内难以突破，不过有没有可能多年后冒出个终极算法，全面解决类脑学习问题？不是没有可能，只是几率很小。（2）人工智能的应用成熟度？尽管人工智能的发展已经超过50年，但仍然还处于一个比较早期的发展阶段，其应用主要集中在弱AI和垂直行业相结合的领域。从产业链上看，人工智能产业链包括基础支撑技术（如大数据、云计算等）、人工智能技术（机器学习、深度学习等）及人工智能应用（语音、对话、识别等）三个层面，其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成，即计算智能阶段，包括数据传输、运算、存储等；人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段，感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学习、强化学习、对抗学习、自然语言理解等；人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合，以实现不同场景的应用，如机器人、无人驾驶、智能家居、智能医疗、智能问答等领域。从上述几个方面可以看出，AI产业链的应用成熟度取决于关键技术在垂直领域的突破，如果想靠大规模投资来快速推进AI技术的突破是不现实的，而是要反推，技术成熟一个再应用一个，这样比较稳妥。图5 谷歌产品线应用深度学习技术（3）人工智能的技术成熟度？这一波人工智能的发展，大数据处理、深度学习和GPU计算三个方面的技术起到了关键的推动作用。大数据的采集、基础管理和云计算、GPU计算等技术应该说比较成熟了。突破智能的难点还是在机器学习。我在前文反复提到过，不谈机器学习的智能技术多是在耍流氓。作为机器学习的子领域，深度学习虽然很牛，但它还是神经网络那套算法理论，几十年前就提出来了，换句话说还是在啃老本啊。不管是支持向量机、贝叶斯、决策树等浅层学习算法，还是深度网络衍生出来的深度强化学习、迁移学习、对抗学习等，大部分理论、算法在几十年前的人工智能教材上都能找到，唯一不同的加了个深度，有强大的计算力支持，能处理大数据了。图6 人工智能与机器学习近年来的人工智能开源框架更是基本等同于深度学习，虽然TensorFlow、Keras、MXNet等深度学习框架备受开发人员推崇，但还是缺乏完整的人工智能技术链，深度学习被捧得太高不是好现象，传统的知识库、专家系统和规则式AI与深度强化、迁移、对抗等学习的融合才是AI发展的正途，另外从芯片、算法、平台、架构到应用等方面来看，弱AI要全面开花落地都还有较长的路要走。再就是浮夸风问题，一些科技媒体抱着Ar**v的某篇论文，就能说解决了某重大应用问题，十分不严谨。如果要给AI技术成熟度打个分的话，个人认为总分100分的话最多算70分，而且还是抱了深度学习的大腿。至于深度学习技术发展的后劲如何，短时间内是否发展成为Musk所说的那样可怕，那要看IT巨头们机器农场中深度网络的工程能力和“进化”速度了，没有大数据资源和大规模计算资源的一般研究机构和人员是很难知晓的。（4）大数据如何助力人工智能？在提这个问题之前，大家可以思考一下，有没有非数据驱动的智能？换句话说，如果没有大数据，除了专家系统和规则式AI，人工智能怎么发展？能否在智能学习方面有所突破？现阶段的AI多是数据驱动的AI，因为没有数据的喂养，就没有深度学习的成功。数据驱动的AI离不开大数据，大数据与AI是一种共生关系：一方面，AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如深度神经网络衍生出的一系列技术（深度学习、强化学习、迁移学习、对抗学习等）和方法；另一方面，大数据为AI的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。当前的弱AI应用都遵从这一技术路线，绕不开大数据。那么怎么做非数据驱动的AI呢？传统的规则式AI可以说是非数据驱动的，更多靠人工内置的经验和知识驱动，不过它最大的问题也是要人工介入，而且很难具有学习能力，靠的知识、记忆和经验建立的规则体系。强AI的目标是机器智能化、拟人化，机器要完成和人一样的工作，那就离不开知识、记忆和经验，也离不开通过知识、经验和记忆建立起来的认知体系（经验规则、知识本体）。从这个角度讲，强AI要实现只靠深度学习还不够，但也不能绕过深度学习，通过深度学习进行物理世界基础知识的初步监督式或半监督学习（幼儿要人教），深度学习掌握的知识必须要能存储记忆并形成经验规则，只有这样遇到新的问题之后，才能智能响应（小孩通过知识经验的积累，不再需要人教而能自我学习）。这需要学习、存储、记忆、推理和构建知识体系，所以说强AI短期要实现很困难。（5）深度学习的“深”与“浅”？首先我们来看深度学习的“浅”，深度学习的核心理论还是基于浅层神经网络的堆叠，核心技术本身并无新意，Hinton也只是做了有限的改造和提升。另外，伟大的东西往往很简单，好比爱因斯坦的EMC方程，深度学习是一种朴素、简单、优美而有效的方法：像小孩搭积木一样简单地构建网络结构；性能不够，加层来凑的朴素思想，这种标准化、易用性的处理架构，极大降低了机器学习的难度，当然最关键还是应用效果。从这个角度理解，深度学习并无深意，只是对传统浅层神经网络做了少量改造。再来看深度学习的“深”，在我看来，深度学习绝不只是几个具体算法、模型那么简单，而是一种仿人脑多层异构神经元连接网络的机器学习思想、方法论和技术框架（可能会从传统机器学习学科中分离出来，传统浅层学习模型的深度化是一大研究趋势）。各类深度学习网络的变异、进化、融合，结合GPU超级计算将是未来现实大数据条件下大规模机器学习的重要方向，特别是海量多模态大数据条件下的机器学习，没有深度架构只靠浅层学习，将无法支撑大数据条件下自动特征学习、模型的有效表达和记忆存储。当然，深度学习在当前看来是通向现实人工智能的一条有效途径，但不应该是一种包罗万象的解决方案。尽管深度学习的能力相比传统机器学习技术很强，但和真正的人工智能目标相比，仍然缺乏诸多重要的能力，如复杂的逻辑推理、知识抽象、情感经验、记忆和表达等。不过深度学习发展现在还处于初级阶段，能否真正实现类脑计算解码还需要时日加以验证；另外，随着深度学习的网络形式和深度架构的逐步演进， 与基于经验知识库的规则式AI相结合，能否形成终极的类脑学习框架，让我们拭目以待。（6）Tesla钢铁侠和Facebook小扎到底在争个什么？前段时间，Tesla钢铁侠Musk与Facebook小扎进行了一场谁不懂AI的嘴炮对决，大佬们纷纷站队，貌似支持小扎的大佬要多一些？他俩到底争个啥，在我看来绝不是单纯的AI技术问题，而是在讨论强AI的可能性和强AI的觉醒时间。李嘉诚邀请阿尔法狗创始人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)给他讲课，日本软银孙正义计划几百亿只投资人工智能相关项目，都是在押宝这一问题。其实弱AI与强AI的二元划分不是太合理，我们都知道技术的发展是个量变到质变的过程，弱到强之间难有技术分水岭，就像神经网络的三起三落，十年前没有大数据支持，神经网络学习效果不佳就说他弱吗？现在换了个马甲，因为有大数据了，学习效果好太多了就说它强吗？某一方面的技术不能说明问题，一个领域的突破性发展往往是一系列关键技术的改进在推动，缺一不可。图7 人类发展进程曲线那么大佬们当下关注的关键问题-强AI何时到来？这也是小扎和钢铁侠争论的焦点，这个时间节点能否预测呢？首先看下上图的人类发展进程曲线，这个曲线表达的是核心意思是，我们的发展进程是经历突变还是渐变多一些？这个还真不好说，原子弹发明之前，大部分科学家预测短期不可能，至少要几十年，也有科学家预测只需要几年，人工智能的三起三落也是，前几十年的乐观预测都失败了，未来几年会不会产生突变呢？谁也说不准，首先我们不能以深度学习技术现有的局限来推断其未来的发展潜力，就像我们不能预测Hinton是在2006年提出DBN，而不是1996或是2026？另外强AI能否觉醒，这得看未来数年里，是否有Ar**v上的某篇论文提出了机器学习的终极算法？或是Facebook机器农场中的某个深度网络全面解码了人脑的学习机制，抑或是谷歌机器农场中的某个深度网络通过本体学习和记忆产生了初级意识。5人工智能五大门派对决：Watson vs. AlphaGo上文说到，强AI的可能性，强AI何时能实现？是以小扎和钢铁侠为代表的大佬们，关于谁更懂AI展开嘴炮的焦点。要回答这一问题，首先得搞清楚AI技术发展的现状和瓶颈，下面就通过当今世界最顶级的}