人工智能论文发表笔记模板

Q：AI会让人类大量失业吗？ A：大部分工作将 发生转变而非消失 。 就如同没有夕阳行业，只有夕阳做法而已。工作形式一定会发生转变，我们要拥抱转变，让AI成为好帮手。 大多数情况下，人工智能并不是一种全新的业务流程或全新的商业模式，而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。AI重在提升效率，而非发明新流程、新业务。 AI提升的效率是几何级数的，这将是AI运用相当长时间的重点，就是提升效率。 从根本上说， 深度学习 和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对现实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。 深度学习 绝对不是人工智能领域的唯一解决方案，二者之间也无法画上等号。但说深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术，则一点儿也不为过。 关于深度学习的定义和当前的地位。 2016年年初，马文•闵斯基去世时，曾经对乔布斯和苹果影响巨大的教父级人物艾伦•凯（Alan Kay）是这样评价马文•闵斯基的：“马文是为数不多的人工智能先驱之一，他用自己的视野和洞见，将 计算机 从一部超强 加法器 的传统定位中解放出来，并为其赋予了新的使命——有史以来最强大的人类力量 倍增器 之一。” 对人工智能之父马文明斯基的地位评价，最强大的倍增器！ 在马文•闵斯基自己看来，理解音乐是理解人类大脑的一种有效途径，反之，理解人类的大脑也有助于我们欣赏音乐的本质。有时对问题领域的扩展可以让问题变得更简单。 马文明斯基是个跨界人才，曾发明名为“音乐三角”的音乐合成器，他强调跨界的重要性，解决复杂问题有时候需要跳出问题，跨界去寻找答案，往往会有意外收获。 机器视觉领域最有效的深度学习算法——卷积神经网络（CNN） 卷积，这么专业的名词我也听讲了。 辛顿家族的这张脑图可是花了我很多时间制作，不过意外收获是，我终于搞清楚各种称谓之间的区别。原来曾祖父就是祖父的爸爸，或者说爷爷的爸爸，哈哈~ 在人工智能领域，大多数人倾向于过于乐观地预测全局大势，而过于悲观地估计局部进展。 AI技术在许多垂直领域内的局部进展，比如围棋，比如智慧医疗，比如自动驾驶，都比很多人之前预料的更早来到我们面前。但AI的整体发展，尤其是最重大的技术突破，几乎每一步都要比多数人预测来得晚。比如，图灵测试刚提出时，很多人认为计算机达到图灵测试所标示的强人工智能的水平，最多只要三十年的时间，但直到今天，我们也不敢说，AI到底何时才能像成人一样自由对话。 人工智能边界非常广，涵盖的细分领域非常多，现在的重要突破多是集中在某一个特别领域，专注于一点更有可能获得突破，不要贪多。 担心人工智能能控制甚至毁灭人类的，是对超人工智能过于乐观的 “科幻”爱好者 ；担心人工智能取代绝大部分人类工作，造成全球大范围失业的，则是不相信科技进步能凭借自身力量优化社会资源分配、调整经济结构、构建新就业秩序的 保守主义者 。 理性看待人工智能的发展，以及与人类的关系。 AI创业的五大基石： • 清晰的领域界限 ：人工智能创业，要解决的领域问题一定要非常清晰，有明确的领域边界。目前的人工智能技术只有在限定问题边界、规范使用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥最大效能。 • 闭环的、自动标注的数据 • 千万量级的数据量 • 超大规模的计算能力 • 顶尖的AI科学家 清晰的领域界限，殊为重要。只攻一点，更可能成功，不要贪婪，不要冒进。 AI时代该如何学习？ Q：AI时代，孩子到底该学什么，才不至于被机器“抢”了工作？ A：与其讨论让孩子学什么，不如先讨论孩子该如何学。学习方法远比学什么内容更重要。 嗯，学习方法远比学什么内容更重要。 Minerva大学四年的主题依次是基础、方向、专注、综合。 非常有创新精神的大学，四年的主题值得借鉴。 人工智能时代，自动化系统将大幅解放生产力，极大地丰富每个人可以享有的社会财富。而且，由于人工智能的参与，人类可以从繁重的工作中解放出来，拥有大量的休闲时间。 我并不认同。《未来简史》悲观预测未来会有很多“无用之人”，我也悲观。因为一定会有新的更有挑战、新的相对费时的工作出现（或者说转变）。人类不会有大量的休闲时间，一定会被其他事情排满，就像在公司中一样，不可能让你闲着。 这个时候，这个社会对文化、娱乐的追求就会达到一个更高的层次，而未来的文娱产业，总体规模将是今天的数十倍甚至上百倍。那么，学习文艺创作技巧，用人类独有的智慧、丰富的情感以及对艺术的创造性理解去创作文娱内容，显然是未来人类证明自己价值的最好方式之一。作家、音乐家、电影导演和编剧、游戏设计师等，一定是人工智能时代的明星职业。 马云也说，未来2H有大发展前景。人们物质生活提高了，精神追求必定提高。Happiness（幸福）、Health（健康），都有大作为。感性族群，有创造力的人会有更大的舞台展示自己，实现抱负。 科幻作家、雨果奖得主郝景芳说：“很显然，我们需要去重视那些重复性标准化的工作所不能够覆盖的领域。包括什么呢？包括创造性、情感交流、审美、艺术能力，还有我们的综合理解能力、我们把很多碎片连成一个故事这样的讲述能力，我们的体验。所有这些在我们看来非常不可靠的东西，其实往往是人类智能非常独特的能力。” 郝景芳说的更浅显易懂了，人类独特的情感、能力，这是短期内人工智能无法媲美和超越人类的。 人工智能时代，学习或教育本身不是目的，我们真正的目的，是让每个人在技术的帮助下，获得最大的 自由 ，体现最大的 价值 ，并从中得到 幸福 。 目的：自由、价值、幸福。 法国哲学家布莱兹•帕斯卡说过：“人只不过是一根芦苇，是自然界最脆弱的东西；但他是一根能思想的芦苇。用不着整个宇宙都拿起武器来才能毁灭；一口气、一滴水就足以致他死命了。然而，纵使宇宙毁灭了他，人却仍然要比致他于死命的东西更高贵得多；因为他知道自己要死亡以及宇宙对他所具有的优势，而宇宙对此确是一无所知。因而，我们全部的尊严就在于思想。” 有独立思想的人，才可能实现自己不同寻常的抱负，才可能过上不一样的人生。 链接： 来源：

人工智能就在我们身边，但并非所有人都能留意到它的存在。许多人只是将它视作寻常科技的一种——这牵涉到一个如何定义人工智能的问题。 在有些人眼里，只有长相和人一模一样，智慧水平不输于18岁男女青年的机器才叫人工智能；可在另一些人看来，计算机能做许多人类做不到的事，比如一秒钟完成数百亿次运算，人类再聪明也无法在计算速度上与机器相比，为什么就不能将远超人类的计算机称为人工智能呢？ 这两种看法几乎是两个极端。谁的看法更正确一些呢？ 到底什么是人工智能？为什么我们说之前谈到的智能搜索引擎、智能助理、机器翻译、机器写作、机器视觉、自动驾驶、机器人等技术属于人工智能，而诸如手机操作系统、浏览器、媒体播放器等通常不被归入人工智能的范畴？人工智能究竟有没有一个容易把握和界定的科学定义？ 人工智能是有关“智能主体（Intelligent agent）的研究与设计”的学问，而“智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目标的系统”。 基本上，这个定义将前面几个实用主义的定义都涵盖了进去，既强调人工智能可以根据环境感知做出主动反应，又强调人工智能所做出的反应必须达致目标，同时，不再强调人工智能对人类思维方式或人类总结的思维法则（逻辑学规律）的模仿。 以上，我们列举了五种常见的人工智能的定义。其中，第二种定义（与人类思考方式相似）特别不可取。人们对大脑工作机理的认识尚浅，而计算机走的是几乎完全不同的技术道路。正如深度学习“三巨头”之一的扬·勒丘恩（Yann Le Cun）所说，对深度神经网络，“我最不喜欢的描述是‘它像大脑一样工作’，我不喜欢人们这样说的原因是，虽然深度学习从生命的生物机理中获得灵感，但它与大脑的实际工作原理差别非常非常巨大。将它与大脑进行类比给它赋予了一些神奇的光环，这种描述是危险的。这将导致天花乱坠的宣传，大家在要求一些不切实际的事情。人工智能之前经历了几次寒冬就是因为人们要求了一些人工智能无法给予的东西”27。国内著名机器学习专家、南京大学教授周志华则说：“现在有很多媒体，常说深度学习是‘模拟人脑’，其实这个说法不太对。我们可以说从最早的神经网络受到一点点启发，但完全不能说是‘模拟人脑’之类的。”