人工智能最大的问题的发展不是平台？

发布日期：2020/6/29 9:48:25 浏览量：594次

李开复在清华大学的演讲中对人工智能做了非常中肯的评价。智能客服具有行业通用性，不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。知识图谱用于绘制、分析和显示学科或学术研究主体之间的相互联系，是揭示显示科学知识发展进程与结构关系的可视化工具。客服机器人工作中常见的一个工作岗位，是企业和用户之间沟通的桥梁，无论是售前的产品、服务咨询，还是售后的维修、投诉，都离不开客服。详细阐述了一般企业如何利用人工智能为企业建立竞争优势和技术壁垒。每句话都是干货。简单地说，人工智能产业的发展还存在很大的局限性，没有平台。但由于这种限制，障碍将是最高的。由于人工智能的优势，我们认为企业应该考虑开始使用人工智能来辅助自己，并招聘一些相关的人才。

但我们不能与枪作战，如何克服困难和挑战，让人工智能帮助你的工作，你的事业？让我们拿李开复的演讲，结合一个例子向你解释。

现在，假设你是一个程序员

虽然大哥也是媒体人，但他的行业一点也不会手软。假设你是一个媒体IT部门的工作人员，这个媒体每天做的最多，最重要的工作就是从其他网站上复制文章，然后添加一些自己的logo上传到他的网站上，而你是。这是一个衡量标准的农民，但他想拯救公司里的困难编辑。所以你决定写你自己的程序来帮助编辑在一次点击甚至自动完成这些重复的文章。你该怎么办？

当然，使用人工智能来复制和粘贴似乎有点小用，但工作看上去很机械，但也需要一定的压力，比如网站的网页除了文字之外还有很多杂乱的广告链接，只要网站的设计师不会太笨，设计时就应该看看身体的哪一部分是不相关的信息。但是，一个算法如何识别文本和广告/独立链接之间的区别呢？算法如何在网站内容中找到值得复制的内容？

最关键的是认真思考，真正重视这些问题很多。通常你学到的if else似乎还不够，以你完成什么语言你惊人的算法呢？

此时，我们面临着李开复提到的第一个深度学习的挑战：没有平台

深度学习的挑战之一：平台

AI还没有一个统一的平台。在学习，现在人都知道，知道的深度，我不明白，不明白。这就是为什么谷歌最近花了很多钱继续在行业中的顶尖人才去挖掘，给年轻人了超过200万$的年薪甚至更多。谁是二十多岁，刚毕业的医生，怎么会这么贵？

为什么这么贵？李开复老师提到，这些人如果投入到各个领域的人工智能研究中，很快就能创造出数千万甚至数十亿美元的价值。但他可能没有表达的是，人工智能开发确实很难，很难，之所以这么难，是因为没有平台。