「魔力」原创 人工智能助力抗疫，魔力背后的秘密是什么？( 三 )
相对于以往的算法 ， 强化学习更符合人类学习的习惯 ， 在近年来被寄予了很高的期望 ， 特别是随着DeepMind 和 AlphaGo 的成功 ， 强化学习日益受到关注 。
荣光和局限
人工智能技术在这次疫情防控中的应用 ， 离不开大量的算法工作 。比如谷歌用AI技术帮助科学家研究病毒特征 ， 亚马逊探索用疫苗等方式来治愈普通感冒等 。
当然 ， 人们也不需要把人工智能奉为神明 ， 如果仔细研究一下上文列举的例子就会发现 ， 人工智能擅长处理的是在有限、透明规则、特定任务下的问题 ， 因而在以计算为主要特征的领域取得了不错的效果 ， 但是对于其他问题 ， 比如自然语言理解、图像理解等仍然面临较多的挑战 。
文末彩蛋
总有人问 ， 自己不会编程 ， 又对人工智能感兴趣 ， 有没有办法上手呢？
这里介绍一个可视化编程工具Scratch ， 由麻省理工学院的“终身幼儿园团队”设计开发的图形化编程工具 ， 旨在让初学者不需要学习程序语言便能设计产品 。
开发者期望通过使用Scratch ， 启发和激励用户在愉快的环境下学习程序设计和算法知识 ， 同时获得创造思考、逻辑编程和协同工作的体验 。目前最新的版本是Scratch 3.0 ， 采用了HTML5来编写 ， 编辑器的外形看起来更加柔美 ， 拖拽积木还有音效 ， 支持多次撤回和恢复 ， 有兴趣的读者可以试试 。
本文由“苏宁财富资讯”原创 ， 作者为苏宁金融研究院金融科技研究中心副主任沈春泽
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