《人工智能》读后感
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"> 浪潮之巅</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">这本书中的一句话<span style="color: black;">长时间</span>停留在我的脑中：“人<span style="color: black;">不外</span>是一根芦苇，但人是一根能思想的芦苇。AI来了，有思想的人生并不会<span style="color: black;">因此呢</span>黯然失色，<span style="color: black;">由于</span><span style="color: black;">咱们</span>的<span style="color: black;">所有</span>尊严就在于思想。”正<span style="color: black;">由于</span>思想，<span style="color: black;">咱们</span>的计算机技术才<span style="color: black;">持续</span>进步，大数据平台<span style="color: black;">每日</span>推送的疫情报告，能陪你聊天的人工智能，对资源进行管理的云计算等等。在阅读完《人工智能》这本书后，我想来探讨一下这本书带给我的启示。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">人工智能是<span style="color: black;">怎样</span>学习的，它的一个<span style="color: black;">周期</span>叫做专家系统。专家系统<span style="color: black;">很难</span>成功，一方面是知识比较难总结，另一方面总结出来的知识难以教给计算机。<span style="color: black;">由于</span>你自己还迷迷糊糊，觉得似乎有规律，<span style="color: black;">便是</span>说不出来，又怎么能够<span style="color: black;">经过</span>编程教给计算机呢?算了，教不会就让计算机自己学吧。与其去研制模拟成人思维的计算机，不如去试着制造更简单的，<span style="color: black;">亦</span>许只相当于一个小孩智慧的人工智能系统，<span style="color: black;">而后</span>再让这个系统去<span style="color: black;">持续</span>学习——这种思路正是<span style="color: black;">咱们</span>今天用<span style="color: black;">设备</span>学习来<span style="color: black;">处理</span>人工智能问题的核心<span style="color: black;">指点</span>思想。<span style="color: black;">设备</span>的统计能力这么强，基于统计学习，<span style="color: black;">必定</span>能从<span style="color: black;">海量</span>的数字中<span style="color: black;">发掘</span><span style="color: black;">必定</span>的规律。然而统计学习比较容易理解简单的<span style="color: black;">关联</span>性：例如一个词和另一个词总是<span style="color: black;">一块</span><span style="color: black;">显现</span>，两个词应该<span style="color: black;">相关</span>系;而<span style="color: black;">没</span>法表达<span style="color: black;">繁杂</span>的<span style="color: black;">关联</span>性。并且统计<span style="color: black;">办法</span>的公式<span style="color: black;">常常</span>非常<span style="color: black;">繁杂</span>，为了简化计算，常常做出<span style="color: black;">各样</span>独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，<span style="color: black;">拥有</span>独立性的事件是相对较少的。<span style="color: black;">设备</span>学习是一种实现人工智能的<span style="color: black;">办法</span>，深度学习是一种实现<span style="color: black;">设备</span>学习的技术。<span style="color: black;">咱们</span>就用最简单的<span style="color: black;">办法</span>——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">人工智能<span style="color: black;">能够</span>做什么事，例如<span style="color: black;">能够</span>鉴别垃圾邮件、鉴别黄色暴力文字和<span style="color: black;">照片</span>等。这<span style="color: black;">亦</span>是经历了三个<span style="color: black;">周期</span>的：<span style="color: black;">第1</span>个<span style="color: black;">周期</span>依赖于<span style="color: black;">重要</span>词黑白名单和过滤技术，<span style="color: black;">包括</span><span style="color: black;">那些</span>词<span style="color: black;">便是</span>黄色<span style="color: black;">或</span>暴力的文字。随着这个网络语言越来越多，词<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">持续</span>地变化，<span style="color: black;">持续</span>地更新这个词库就有点顾<span style="color: black;">不外</span>来。随之第二个<span style="color: black;">周期</span>，基于<span style="color: black;">有些</span>新的算法，<span style="color: black;">例如</span>说贝叶斯过滤等，这个一个基于概率的算法。而第三个<span style="color: black;">周期</span><span style="color: black;">便是</span>基于大数据和人工智能，进行更加<span style="color: black;">精细</span>的用户画像和文本理解和图像理解。人脸识别，这几乎是<span style="color: black;">日前</span>应用最广泛的一种<span style="color: black;">设备</span>视觉技术，是人工智能<span style="color: black;">大众</span>庭中的<span style="color: black;">要紧</span>分支，如<span style="color: black;">微X</span>支付，<span style="color: black;">各样</span>app验证身份。近年来，随着深度学习技术的发展，人工智能程序对人脸识别的准确率<span style="color: black;">已然</span>超过了人类的平均水平。广义上的<span style="color: black;">设备</span>视觉既<span style="color: black;">包含</span>人脸识别，<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">包含</span>图像、视频中的<span style="color: black;">各样</span>物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">截止</span><span style="color: black;">日前</span>，AI热潮已<span style="color: black;">显现</span>过3次：<span style="color: black;">第1</span>次<span style="color: black;">由于</span>图灵测试，第二次<span style="color: black;">由于</span>语言识别，第三次<span style="color: black;">由于</span>深度学习与大数据发展与结合。<span style="color: black;">日前</span>正处第三次热潮中，最大特点是：AI在语音识别、<span style="color: black;">设备</span>视觉、数据挖掘等多个<span style="color: black;">行业</span>走进了业界的真实应用场景，与<span style="color: black;">商场</span>模式紧密结合，<span style="color: black;">起始</span>在产业界发挥出真正的价值。<span style="color: black;">那样</span>第四次<span style="color: black;">怎样</span>影响<span style="color: black;">咱们</span>的生活呢？</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">AI<span style="color: black;">做为</span><span style="color: black;">工具</span>，对生产效率的大幅改进，对人类劳动的部分替代，对生活方式的<span style="color: black;">基本</span>变革，而必然触及社会、经济、政治、文学、艺术等人类生活的方方面面，将为<span style="color: black;">咱们</span>创造巨大的价值，<span style="color: black;">帮忙</span><span style="color: black;">咱们</span>降低<span style="color: black;">乃至</span>消除贫穷和饥饿、<span style="color: black;">得到</span><span style="color: black;">更加多</span>时间和自由是人类全新的一次大<span style="color: black;">发掘</span>、大变革、大融合、大发展的开端。在不久的<span style="color: black;">将来</span>，AI将取代人类50%<span style="color: black;">上下</span>的工作，AI会取代工厂的工人、建筑工人、操作员、分析师、会计师，司机、助理、仲介等，<span style="color: black;">乃至</span>部分医师、律师及老师的专业工作。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">因此</span>，人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就<span style="color: black;">能够</span><span style="color: black;">把握</span>的技能将是最<span style="color: black;">无</span>价值的技能，几乎<span style="color: black;">必定</span><span style="color: black;">能够</span>由<span style="color: black;">设备</span>来完成；反之，<span style="color: black;">哪些</span>最能<span style="color: black;">表现</span>人的综合素质的技能，例如，人<span style="color: black;">针对</span><span style="color: black;">繁杂</span>系统的综合分析、决策能力，<span style="color: black;">针对</span>艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识等。基于人<span style="color: black;">自己</span>的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">AI技术在许多垂直<span style="color: black;">行业</span>内的局部<span style="color: black;">发展</span>，<span style="color: black;">例如</span>围棋，<span style="color: black;">例如</span>智慧医疗，<span style="color: black;">例如</span>自动驾驶，都比<span style="color: black;">非常多</span>人之前预料的更早来到<span style="color: black;">咱们</span>面前。但AI的整体发展，尤其是最重大的技术突破，几乎每一步都要比<span style="color: black;">都数</span>人的预测来得晚。<span style="color: black;">例如</span>，图灵测试刚提出时，<span style="color: black;">非常多</span>人认为计算机达到图灵</p>
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