人工智能界专家现在我们的机器智商还不及老鼠

发布日期：2020/8/4 9:55:53 浏览量：911次

facebook人工智能研究主管yann lecun：如何为机器制定教学计划。深度学习机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。在线客服系统在售前接待中能够提高客户触达的及时性、精准性来促进售前营销转化率的提升。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。

人工智能的传统定义是机器以我们通常认为属于人类的方式执行任务和解决问题。我们发现了一些简单的任务-在照片中识别物体和驾驶汽车-但这些任务对人工智能来说特别困难..机器在棋盘上可以超过人类，但这些机器的程序本质上是手工工作，机器受到程序的限制。一个30美元的设备可以在国际象棋游戏中超过我们，但它不能做-也不能学会做-其他一切。

这就是为什么我们需要学习机。显示数以百计的猫的照片到机器，机器会训练他们的算法和学习，以更好地确定猫的照片。机器学习是所有大型互联网公司的基础上，使公司可以排名的搜索结果中，选择一个特定的用户最相关的内容和建议。

深度学习是建立在人脑的基础上的，而人脑更为复杂。与机器学习不同，深度学习可以教会机器忽略声音或图像中所有不重要的信息，呈现出反映无限多样性的层次化世界观。正是深入的学习给我们带来了无人驾驶汽车、语音识别，有时还有比放射科医生更擅长识别肿瘤的医疗分析系统。

尽管有这些惊人的进步，我们距离与人类相同的智能机器的距离很远，我们的机器远离老鼠的智力，我们只看到了人工智能的5%。

就业是时候重新思考呢？

百度首席科学家吴恩达：人工智能将如何改变未来的就业？

今天在美国，驾驶卡车是最常见的职业之一。数以百万计的人在东西方之间运送货物以维持他们的生计。然而，所有这些工作很快就会消失。任何人都不会取代公路上的人类驾驶人，而且速度更快、更安全、更有效率。有这样的好事，哪家公司会选择一个更昂贵、更易于出错的人驱动器？

类似的变化，在历史上劳动的先例。在工业革命前，90％的美国人在农场工作。蒸汽技术和制造这么多的人失业，而且还创造了许多新的就业机会的崛起 - 也创造了一个新的领域是很多人无法想象的。这就好比变化中慢慢地开始两个世纪的过程中发生雪崩，当时美国有足够的时间来适应变化。农民们直到退休养殖，他们的子女上学，成为电工，工厂领班，房地产和食品化学家。

货车司机就没有这么幸运。他们的职业生涯，有数百万人另一个职业，它很快就会过时。在智能机时代，大量的人不会有工作能力，或有被淘汰的危险。自1930年经济危机，失业潮最大的，我们可能会看到。