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众包式学习人工智能是怎样的

2020年04月07日 10:14 次阅读

我们为什么要拥抱人工智能?我的理解有三点:

1 大数据,伴随着互联网技术,物联网技术,传感器技术,通信技术等一系列先进技术的出现和发展,我们所生活的世界,被众多数据包裹着。我们可以发现, 数据的规模越来越大,数据的增速越来越快,数据的形态和结构越来越多样化,数据的价值密度越来越稀疏化。大数据的分析和挖掘,既是机遇又是挑战。大数据呼唤人工智能,人工智能需要大数据,它是人工智能的根基。

2 大算力,我们知道曾今的人工智能寒冬,因为算力的局限,而阻碍了人工智能的进展。现如今,伴随着云计算,分布式技术,软硬件技术的飞速发展,每千万级指令计算的成本越来越低,这一切都为人工智能提供了强大的算力。

3 大算法,不管是学术界,还是工业界,都涌现出一批强大而先进的算法,这些算法用来指导机器如何学习和工作。

总之,顺势而为之,我们需要积极拥抱AI。关于AI,我们不改变,我们就会被改变。

人工智能是什么?这个问题,没有统一的答案。不同的人,从不同的角度,不同的领域,对于AI都有着不同的见解和认知。我引用维基百科关于AI的一个宽泛定义:

人工智能泛指机器做人类智能的事情。

人类智能,有很多形式,比方说,学习能力,感知能力,认知能力,迁移能力,逻辑推理能力,思考能力等等。

而我们现在谈论的AI,主要是关注三方面的能力: 学习能力,感知能力和认知能力。

我们时常听到或者实践的机器学习或者深度学习,可以理解AI的学习能力表现;我们所体验的刷脸支付,刷脸进高铁站等场景,可以理解为AI的感知能力的应用;AI在认知能力,目前还是个“婴儿”,处于初级阶段,这也是AI长期一段时间需要发力地方向。

如何创建一个AI系统?我的答案:

AI者的思维和行动。

简而言之:输入+输出,利用AI算法学习到模式,利用模式对新的数据进行决断。

众包式学习人工智能是怎样的

举例说明:

我们知道,若是采用开发者思维和行动,解决这个问题是棘手的,也是不现实的。

我们采用AI者的思维和行动,可以很好地解决这个问题,并且能够落地到实际产品。

首先,采集一批含有猫和狗的图片数据(非结构化数据)

然后,对这些数据进行预处理

第三,选择合适的AI算法从这些数据中学习到模式,并对模式的效果进行评价

第四,使用满足预期的模式,对新的图片进行预判,告诉我们是狗还是猫。

在人工智能的学习和实践中,你不是一个人再奋斗!

我也在坚持学习和实践着,我倡导 众包式地学习人工智能。

即 一群人学习和实践AI,以实现共同进步和提升的目标。

责任编辑:ct

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