AI讲堂

不知大家有没有听说过比尔盖茨的幼时故事，早在盖茨小学时期，他曾经与自己的同学联手写出过一个报表程序，并成功卖出给一个公司。

相信大家和我一样，听到这个故事时惊叹的不是为什么比尔盖茨这么聪明，而是为什么我们的小学压根没有机会触碰编程领域。

今天，虽然只是一名计算机三脚猫，但我还是想尽自己的一份力量，为此做出哪怕是一丁点的贡献。

有幸拜读过李开复教授的《人工智能》一书，在这里小正为大家当一回知识搬运工，为大家平民化地解读一次人工智能到底是个什么玩意儿。

我们先牵来一匹黑马··· ···

相信大家都看过04年威尔史密斯拍的一部电影《机械公敌》

没有记错的话，剧情将时间线放到了2035年，出现了具有自主学习/判断能力的人工智能机器人，帮助人类解决了几乎所有的社会问题，作为一名孩子，我最开心的是——我能赶上这个时代。

不过事实上我要泼大家一瓢冷水，就现在的技术水平而言，如果没有什么类似牛顿发现了万有引力的突飞猛进的理论科学发展的的话，可能是到小正嗝屁也没有机会见到桑尼（机械公敌主角机器人）的。

可能大家会问了，小正啊！你看现在的聊天机器人还有那些AI都这么厉害了，并且还不都是近几年发展起来的吗？你说的也太悲观了吧！

不好意思，在小正眼里，这些都是人工智障！！！

我们想象的人工智能或者说是我们正期待的人工智能是具有思维能力+学习能力的，而现在的人工智能却只具有学习能力，那么思维和学习又有多大的区别呢？

现在，你面前有四条能一眼望到头的路，我们知道有三条路末端有一面墙，那么作为一个智慧生物，你会怎么做呢？你会直接观察并找到那一面没有墙的路去走，而现在的人工智能在第一次遇到这种情况的时候却只能一条一条的去试一试，直到找到通路为止。

这个过程中指导我们前进的是我们大脑中学来的物理经验，即这是一面墙——这面墙是固体——在三维世界中这面墙无法直接穿越——另选一条路（听起来很高大上有没有）

当然了，人工智能也能学习，但是仅仅是四面墙是满足不了它的！我们常听到大数据这个名词，是的，大数据存在的意义有一半是服务人类，而另一半则是服务人工智能！！！那么现在人工智能看到我们瞬间做出了正确的决定，它心有不甘，于是乎它下定决心，我也要学会选路！

为了这个目标它开始努力学习，它叫来了的铲屎官（某位人工智能科学家）在大数据中找到了100万张墙的图片，它开始仔细寻找墙到底是有什么区别于其他物体的特征，他不断地分析，不断地尝试，不断地碰壁，终于！他找到了一个对应的函数可以计算出一个概率值，当这个值大于90%的时候那么产生这个值的图片就是一面墙。

于是在时隔一个月后，他又一次向人类发起了挑战，这次人类把墙换成了路障，人工智能再次GG。

好了，那么大家这就算见识过了“人工智能”的强大的学习能力喽！不难看车这种人工智能在李开复教授的口中只能算是“弱人工智能”，它们只会单纯地去“学习”，而不会去思考。然而在现实中，就算是一个两岁的孩子都具有能够轻松秒杀人工智能的学习能力，可能你给孩子看了一辆自行车的照片，下次再次见到一辆不同的自行车孩子就会直接认出来哦！这是一辆自行车。然而当你为人工智能一张自行车的照片时，人工智能会首先问道：“铲屎的，你给我圈出来这个图片上哪几个像素点是自行车。”

那么你可能会开始会想，这人工智能也太辣鸡了吧！

那么剧情再反转，下一期我将带您见识一下什么叫可以解决宇宙中一切问题的深度神经网络！（嫌少？谁放假还给自己加班啊）