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人工智能大会在中国的哪一个城市举办，盘点2019世界人工智能大会的意义( 四 )


此外，还有维基百科和构成万维网的海量文件 。伴随着数据的，还有数据处理的算法——“深度学习” 。深度学习是一个极其强大的统计引擎 。
(统计引擎)
我们将在第三章对此进行解释和评估 。从《Deep Mind》中的Alpha Zero下围棋和Alpha Zero下棋，到谷歌最近推出的对话和语音合成系统Google Duplex，AI近年来几乎每一个进步的核心都是深度学习 。
在这些情况下，大数据、深度学习和更快的硬件是AI的制胜之道 。深度学习在许多实际应用中也取得了巨大成功，如皮肤癌诊断、地震余震预测和信用卡欺诈检测 。与此同时，深度学习也被融入到艺术和音乐领域，以及大量的商业应用中，从语音识别到给照片加标签，再到整理信息流等等 。我们可以使用深度学习来识别植物，自动增强照片中的天空空，甚至可以将黑白照片转换成彩色 。深度学习成就显著，AI已经成为一个庞大的产业 。谷歌和脸书上演了一场史诗般的人才大战，为博士生提供高薪 。
2018年最重要的以深度学习为主题的科学大会，12分钟内所有门票被抢购一空空 。虽然我们一直认为具有人类级别灵活性的AI比很多人想象的更难实现，但近年来取得的巨大进步是不可否认的 。人们对AI感到兴奋不是偶然的 。
各国也不甘落后 。法国、俄罗斯、加拿大、中国等国家在人工智能领域做出了重大战略部署 。根据麦肯锡全球协会的数据，AI对经济的整体影响可以达到13万亿美元，其历史意义完全可以与18世纪的蒸汽机和21世纪初的信息技术相媲美 。
但是，以上都不能保证我们走在正确的道路上 。
即使数据越来越丰富，计算机速度越来越快，投入越来越大，我们还是要认清一个现实，在当前的繁荣背后，缺失了一些本质的东西 。即使有所有这些进步，机器在许多方面也无法与人类相比 。
以阅读为例 。当你阅读或听到一个新的句子时，你的大脑会在不到一秒钟的时间里做两种类型的分析:一是句法分析，将句子分解成名词和动词，以了解单个单词的意思和整个句子的意思；第二，把这句话和你关于世界的知识联系起来，把这些按语法组织起来的部分和你所知道的所有实体，以及你脑子里所有的想法整合起来 。如果这句话属于电影中的一段对话，你会根据这句话来更新对角色意图和前景的理解 。这个人想做什么？他说的是真话还是假话？这句话和前面的情节有什么关系？这样的一句话会对别人产生怎样的影响？
比如，当成千上万的奴隶冒着被一个个处决的危险站起来高喊“我是斯巴达克斯”的时候，我们马上就知道除了斯巴达克斯本人，其他人都在撒谎，眼前的场景是如此的感人和深刻，以至于现在的AI项目根本达不到这样的理解程度 。据我们所知，现在的AI水平连向这个认识水平发展的动力都没有 。诚然，AI已经有了很大的进步，但是已经解决的物体识别等问题，与理解意义的能力是天壤之别 。
电影《我，机器人》剧照 。
这在现实世界中很重要 。我们今天使用的社交媒体平台背后的人工智能项目将向用户发送为了获得点击率而编造的故事，从而助长了虚假新闻 。因为他们看不懂新闻的内容，所以无法判断故事的真假 。
即使是看似平淡无奇的驾驶，也比我们想象的复杂得多 。开车的时候，我们做的事情95%都是按照规则来的，这些规则很容易被机器复制 。但如果一个玩滑板的人突然冲向你的车，你正常的反应和行为是目前的机器无法可靠做到的:根据全新的、意想不到的事件进行推理和行动，不仅根据以前的经验组成的庞大数据库行动，还根据对世界的强烈而灵活的理解行动 。而且不能每次看到没见过的东西就踩刹车，不然路上一堆树叶会造成刹车追尾 。
目前还没有可靠的汽车达到真正无人驾驶的水平 。也许消费者能买到的最接近无人驾驶水平的汽车是具有自动巡航功能的特斯拉，但特斯拉也需要人类驾驶员在整个驾驶过程中全神贯注 。特斯拉的系统在天气条件好的高速公路上相对可靠，但在人车拥挤的市区就不那么可靠了 。在多雨的曼哈顿或孟买的街道上，我们宁愿将自己的生命托付给任何人类司机，也不愿信任无人驾驶汽车 。这项技术还不成熟 。正如丰田自动驾驶副总裁R&D所说:“在波士顿的天气和交通状况下，从剑桥乘坐无人驾驶汽车到洛根机场，可能是我这辈子都无法亲身经历的事情 。”
同样，当涉及到电影情节或者报纸文章的中心思想时，我们宁愿相信初中生的理解，也不相信AI系统的判断 。即使我们不再喜欢给婴儿换尿布，我们也无法想象正在研发的机器人能帮我们做到这一点，并且足够可靠 。


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