人工智能是否是谎言
圈内人关心人工，圈外人关心智能，不谢。
■网友
首先这里有个误区即使cpu、存储等一系列硬件乃至基础软件都是由人设计的但是不代表人类就可以完全掌控这些东西如果真是这样的话，计算机程序就不会出现bug这类东西了这些东西的规模越来越复杂，其中涉及到的东西越来越多，对于人类而言，已经很难再完全“驾驭”其中的某些东西了当然，这些规格都是死的，对于人来说，他们知道这些东西的上限：即最好的表现理论上应该无法超过某个值就比如你网络带宽就是那么多，那你下载速度肯定是不会超过某个值的，最快也只能那么快=====计算机的机器学习领域，曾经一段时间里人们尝试过去“模拟”人的机理但是最后不幸以失败告终了。这个失败有很多的原因，有的是因为理论不充分，而最重要的一个原因也是因为当时的硬件条件确实不允许（1970s）所以业界普遍达成的共识就是使用数学工具去完成近似。这也是为什么统计学在机器学习里占有极大地位的原因。机器学习问题，抽象下来，其实任何的问题都是可以划分到“概率”上面去的识别和检测问题就不说了包括现在的那些对话类的软件，其背后的理论基础依然是基于统计学的就包现在很火的深度学习，它的核心理念也仍然是一个数学模型这些都是对于后端而言，对于前端来说，自然是让大家认为很智能。比如对话类的软件，你以为自己是在和一个真人对话，但是其本质上并不是大家心里的那个“智能”而是更类似于我们很早以前玩的电脑围棋游戏那样，见招拆招。当然，肯定不是单纯的穷举棋谱，而是处理的更智能一些。这个对话的精妙程度，取决于算法的优劣以及训练样本的大小。=====其实，人工智能是一个很模糊的概念对于一般人的智力来说，其实是一个综合性质的组成，思考只是这个组成里面的一环而当前“人工智能”已经实现了一部分人类的功能，一些更“底层”的功能至于接下来，究竟要怎样去使用这些“底层”的功能去味更上层服务，这就是算法工程师需要考虑的东西了=====不过就仅从当前的发展角度来看，离真正实现模拟人类的思维，还早的很。因为连脑科学家以及相关人员，都还没搞懂人的思维究竟是个什么样子的东西。。。就更别谈实现了IBM 神经元芯片 TrueNorth 要跑深度神经网络了如 Michael Jordan (机器学习宗师，培养了主题模型提出者 D.Blei 和 百度首席科技家 Andrew Ng 等学术名宿) 在 IEEE Spectrum 的访谈 里所说，深度神经网络的核心训练算法误差向后传播算法和大脑机制关系不大。Jordan 还表示，我们对大脑的机制，比如我们怎么思考、怎么记忆、怎么发生情绪，还不了解。
■网友
当然不是，可以先了解一下最简单的神经网络算法。例如教会图片中的眼睛，神经网络在最开始时完全不懂得眼睛的含义，但人为告诉他某张图片是否含有眼睛，则经过海量的图片学习，神经网络系统中的神经节会产生非线性的记忆，从而提炼出眼睛的特征。深度神经网络则需要海量的神经节以存储和提炼规律。这与大脑的原理是相同的。也就是抽象思维。实际上现在已经实现了人工智能，ibm的watson已经进入商业运作，其以后的服务能力会让ibm的财报越来越好看
■网友
只能说目前的人工智能还不是我们想象的那种吧，还没发展到那个程度。
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■网友
机器是死的，人是活的。要使得机器赋予思考能力，目测半世纪内无法实现，即便实现了还是那句“机器是死的，人是活的”。
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