自從去年谷歌公司的Alphago戰(zhàn)勝人類棋手李世石啄巧，人工智能立刻被推上了風(fēng)口浪尖苍鲜。很多人都說人工智能的創(chuàng)業(yè)風(fēng)口來了，于是大量人才和資本蜂擁而至茉盏。另外還有一個現(xiàn)象是，有很多人認(rèn)為機器將取代人類枢冤，人類將有大量的工作被機器取代鸠姨，關(guān)于人類將被機器統(tǒng)治的言論一時間甚囂塵上。其實說這些話的人都沒有真正了解人工智能淹真，以上兩個觀點都是錯誤的讶迁。

最近王煜全老師在他的《得到》訂閱專欄里，利用一周的時間講述了人工智能核蘸，他在其中對人工智能有個提法巍糯，叫“這一波人工智能”。這句話隱含了幾層意思客扎，首先人工智能由來已久祟峦，其次人工智能不止一種，第三人工智能還會有以后的波次徙鱼。我們先來看看這波人工智能到底是怎么回事宅楞，說的通俗一點就是訓(xùn)練機器做人腦能做的事情针姿，比如看圖、下棋厌衙、識別語音距淫，方法有點像馬戲團(tuán)里訓(xùn)練動物進(jìn)行表演，當(dāng)動物做對動作了婶希，就給個正向的反饋榕暇，比如給塊肉吃；做錯了就沒有獎勵了喻杈。人工智能就是訓(xùn)練機器進(jìn)行類似的學(xué)習(xí)彤枢，如果機器做對了給個正反饋，如果做錯了就給個負(fù)反饋奕塑，當(dāng)然這些都是機器自動進(jìn)行的堂污。拿看圖來說，就是給機器一個程序龄砰，讓它去看圖片盟猖，比如給它大量貓的圖片，它利用這些圖片通過一整套算法對貓有個基本的認(rèn)識换棚，比如有胡須式镐、耳朵較小等等，再面對新的圖片時固蚤，它會基于那個基本的認(rèn)識給出自己的判斷娘汞，如果是對的那么關(guān)于貓的認(rèn)識會得到加強，如果是錯的夕玩，那么它就會修改自己關(guān)于貓的認(rèn)識你弦。通過這樣一個不斷學(xué)習(xí)的過程 ，最終將擁有認(rèn)識貓的能力燎孟。剛開始的時候由于見的少禽作，所以識別準(zhǔn)確度肯定不高，但隨著量的增加揩页，它的準(zhǔn)確度會接近百分之百旷偿。

這個過程中，有一點非常重要爆侣，就是要有海量的貓的圖片萍程，也就是說數(shù)據(jù)的量要足夠大，這是這波人工智能和人的智能之間最大的區(qū)別兔仰。人見到一只貓茫负，下次再見到另外一只的時候就能很容易就認(rèn)出來，不需要看大量的貓乎赴，因為人能夠基于自己的知識體系理解這是一只貓朽褪。而機器不行置吓，它必須看足夠多的貓才能在概率上接近完全正確。由于需要處理海量的數(shù)據(jù)缔赠，所以有兩樣必不可少的東西，一是計算能力友题，這個是處理海量數(shù)據(jù)的前提嗤堰，再有就是算法，也就是能夠?qū)ω堄谢菊J(rèn)知的方法度宦。以上三點踢匣，即算法、計算能力以及數(shù)據(jù)戈抄，它們是這波人工智能的核心离唬。我們創(chuàng)業(yè)應(yīng)該圍繞這三個點展開，在算法上划鸽，谷歌提供了一個叫TensorFlow的基礎(chǔ)開發(fā)工具输莺，這是一個開源的系統(tǒng)，它的第一批學(xué)員就有七萬多裸诽，它極大的降低了算法的門檻嫂用。我們只需要在這上面進(jìn)行開發(fā)應(yīng)用就可以了，沒有必要費時費力去研究算法丈冬，況且就算研究出來也不一定好用嘱函，因此這方面沒有多大機會。再有就是計算能力埂蕊，谷歌往弓、亞馬遜、facebook等的云服務(wù)提供了這種計算能力的服務(wù)蓄氧，在國內(nèi)有阿里函似、騰訊等，因此這個方向上也沒有任何機會匀们。那么唯一剩下的是數(shù)據(jù)缴淋，也就是說結(jié)合具體行業(yè)，將人工智能運用起來泄朴，這是唯一的機會重抖。把目光放長遠(yuǎn)一點，其實人工智能跟頭些年講的互聯(lián)網(wǎng)是一類事物祖灰，頭些年能上網(wǎng)確實有點優(yōu)勢钟沛，但現(xiàn)在哪還有什么優(yōu)勢，不能上網(wǎng)反而是種劣勢局扶，因為人人都能上網(wǎng)了恨统。人工智能也是一樣叁扫，剛開始運用它或許還有點優(yōu)勢，但等大家都用了畜埋，不用的反而是一種劣勢莫绣，也就是說現(xiàn)在抓緊時間運用，為的是不被淘汰悠鞍，而不是所謂的趕風(fēng)口創(chuàng)業(yè)对室。

人工智能不是人類智能，人工智能戰(zhàn)勝了人類棋手咖祭，這是由于它采用了對的方法對機器進(jìn)行了訓(xùn)練掩宜，但它說白了還是一臺機器，它根本不了解自己做每一步?jīng)Q策的意義么翰，只是通過計算知道大體的輸贏概率牺汤，人類訓(xùn)練它往勝率大的方向去。這就好像訓(xùn)練小狗看到一加一的圖片知道叫兩聲浩嫌，不是因為小狗明白一加一等于二檐迟，而是因為它想要人類的獎勵，而只有叫兩聲人才會給它肉吃固该，所以它才叫兩聲锅减，如果叫三聲才給肉吃，那么它在見到一加一圖片時就要叫三聲了伐坏。再舉個例子怔匣，現(xiàn)在的語音識別已經(jīng)很準(zhǔn)確了，比如今天去吃川菜還是魯菜桦沉？人工智能能很好的識別內(nèi)容每瞒，但是它不知道這句話的含義是什么，不能很好的理解人的意思纯露，它只能夠機械的翻譯剿骨，因此它從本質(zhì)上還是臺機器，不具備人類思考的能力埠褪。所以那些認(rèn)為人類將被機器控制的擔(dān)心浓利，確實有點杞人憂天。