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数据驱动的AI发展展望

今天在2017中国云计算与大数据产业发展大会上,听了中国信息通信研究院技术与标准所副所长何宝宏老师的演讲《数据驱动的AI发展展望》,何老师的思维力真强!

Gartner的曲线一波就会启动,为什么人工智能曲线经历了三波?

人工智能的发展经历了三波热,说明人工智能是多种技术融合,三个波峰是因为三次技术的突破。[其实物联网也经历了三波,所以物联网也是多技术的融合

AI技术需要第四极场景吗?

AI这轮复兴有三个原因,新硬件,新算法,新数据。但实际上,硬件不是新的,算法不是新的,唯一新的是数据。

AI需要第四极场景吗?实际上不需要,现在AI增加场景的原因是因为AI不够通用化,才需要增加场景。

​AI深度学习新算法,不需要所有层级所有节点相连,连接的功耗太高。

数据民工

大数据需要对图片进行标记,如果不标记大数据没有任何价值。ImageNet在167个国家近5万人,用2年的时间标记了近10亿张图片,得到1500万张标记的图片。数据的处理工作量大,繁琐。

​AI的三个背景

数据的天花板

​人本不知道深度学习不能做什么

深度学习随着效果的提升,数据量会越来越大[意味着功耗越来越高]

AI让机器更像人

AI让机器更像人,而验证码的目的是让避免机器登陆,也就是让机器不能像人一样。

如果AI能够像人,那么验证码将不再有任何价值。

所以AI还处于非常初级的阶段。

蠕虫的繁衍、捕食、和躲避天敌等智能,无论是人类还是AI都玩尘莫及。

基于图灵机的AI,是无法建立自我意识的。

​也就是现在技术发展起来的AI,是永远不可能超越人的。

人类找不到工作真的痛苦吗?

这是本人[许永硕]的观点,失业是工业文明的社会经济状况的一个考核指标。如果经济足够发达了,并不需要全部人都工作的话,那么在下一个文明中,好像失业是常态,人的劳动是为了实现自我价值,可能要换一种生活资料的分配方式。

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