现在大火的人工智能有没有大方向的错误( 二 )
■网友
不是大牛，但也想表达一下自己的小看法吧。
人工智能目前大火，鹦鹉式大数据应该说是阶段性吧，目前商业级别可能还是要靠鹦鹉式，毕竟要群众用起来，甚至有的地方可能还用的是专家系统呢；乌鸦式，暂时还停留在实验室吧，实验室级别就是各种理想情况下先搞，不考虑性能、不考虑群众的各种特殊情况，等到大概成型了，才可能商业化起来。
要说大方向是否错误，应该不能这么说，朱教授是想给一部分人启示，让做研究的这部分人不要跟着商业走，去探索另一个方向，然而另一个方向是否能实际用起来，也不好说。但目前人工智能的大火，至少能够吸引一大批人才往这个领域发展，当人才基数大起来的时候，就可能有人会忘乌鸦式学习上发展。毕竟罗马不是一天建成的。
【现在大火的人工智能有没有大方向的错误】 其实在人工智能大火的现在，身为某互联网企业一员，会有点担心社会各界都在炒，公司为了展示产品多么智能，可能会加很多限制，事先演练n多次，我们私下经常吐槽，明明是“人工的智能”。而真正有用的那些人工智能成果，各司基本就要拼数据了，看谁的数据量大，谁的响应时间短，谁的参数调的好，在“大数据”面前，方法甚至可能没有那么重要了。
■网友
其实我对这个问题就不太会回答，不过我看到的奥法狗下围棋，抑或是新的人工智能打dota，现在更多的貌似不是教只能如何去达成目标，可以说达成一个目标的途径是无限多种的，希望是限制了人工智能的途径，现在是定下了结果。但问题是，这个结果也是由人类定的，如果现实中，赢得了比赛，将会造成人工智能的担忧，从而阻碍人工智能的发现，那结果还重要么？估计后果更重要。因此所谓乌鸦式抑或其他方式可能都只是人，给人工智能设定的一个期待值，如果有一天，创造机器人不再是为了某个目的而创造，而是由机器人自我学习，去自己无意义的制造，结果才有可能超出普通的人工智能，不过后果是不是人类可以承担的就不得而知了
■网友
泻药，我虽然不是大牛，但还有些心得，实际上世界上不存在复杂问题和简单问题，人类把人脑擅长解决的称为简单问题，一般是总结规律和把难以理解的事物与熟知的事物比较，让难以理解的事物变为熟知的事物，而复杂问题一般是拆分开非常容易解决，但组合起来却要耗费相当长的时间、容易出错、枯燥乏味且最后不一定能得出结论的问题的解决方案，比如我以上的句子是存在语病的，我有办法把他理顺但有些麻烦。通过我的以上言论可以得知，简单问题的解决途径是积累海量的资料、天马行空的连接看似不相干的内容，而复杂问题的解决途径是反复做单一的计算。那么，得出结论，实际上只要有一个基本的主动收集信息、在信息上贴标签、在信息间连线的程序，配以超高性能的处理器和储存设备，然后让它自己运行就可以了，必然会得到一个超人工智能。但现在我们既没有一个功能完善的程序，也没有质量达标的硬件设施，所以只好利用人类，这个大自然耗费了大量时间大量资源（反正它又不觉得这些东西重要）怼出来的已经比较完善的自然智能来先把人工智能的实际有作用的部分弄出来，比如某狗，实际上并不存在什么南辕北辙，你有钱的话绕地球一圈去你青梅竹马的家里求婚说不定她还觉得你浪漫呢。最后总结一下我的观点，不存在南辕北辙，科学一旦发展起来就没有无用功，今天这项研究看似无稽之谈，明天某个技术突破了，这项研究就会突然变得顺理成章。但是愚蠢的资本家不懂这个道理啊（滑稽）我们也没办法，毕竟我们比资本家还要愚蠢啊（哲学滑稽）当然了我是学医的，以上言论不涉及任何实际技术内容，都是瞎说，专业人员如果发现我哪里错的离谱请指出。
■网友
人工智能的突破本来就有两种方向，学院方向的重点是算法，认为如果算法合适人工智能就可以达到自省。工业方向的重点是海量数据，认为数据量达到一定级别，人工智能就能自省。
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