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&esp;&esp;作为it从业人员,又一直在了解最新的各种资讯,向坤自然知道现在最前沿、最顶尖的ai大概是什么样子。
&esp;&esp;在ai领域,现在依然是深度学习、神经网络的天下,国内国外,狗哥、企鹅哥、度娘、阿里娘等等大厂,都有各自深研的方向,不时都要发表一下最新的进度。
&esp;&esp;毕竟目前大多数ai的研究方向,是很难通过闭门造车造出好车的。特别是机器学习,数据、算力、算法缺一不可,没有足够的数据集,你就是算法再精妙,机器的算力再nb,也很难得到想要的结果,并进一步进行现实应用。
&esp;&esp;在某些专项领域,ai已经有了超越或者说远远甩开人类的能力。
&esp;&esp;就好像alphago接连战败了最顶级的围棋高手,随着进一步的提升和迭代,以后人类棋手可能已经很难再与其一战,它的对手会变成其他的ai。
&esp;&esp;但真说起来,打败柯洁等人类棋手的,就真的只是ai,只是机器么?
&esp;&esp;恐怕也不能这么说。
&esp;&esp;就像小明战斗力只有5,他想去见恋人小红,但是路上被一条战斗力100的巨龙挡着,他打不过。
&esp;&esp;于是小明回到村里,纠集他的矮人小伙伴,花费数年时间,针对巨龙的各种弱点和战斗方式,进行各种模拟对抗,然后打造了一柄飞剑“白帝圣剑”。
&esp;&esp;“白帝圣剑”打龙类的时候战斗力200!
&esp;&esp;于是高喊着“白帝圣剑御剑跟着我!”的小明,轻松地干掉了巨龙,见到了小红。
&esp;&esp;那么到底巨龙是被“白帝圣剑”打败的,还是小明和他的矮人小伙伴?
&esp;&esp;没有小明,说不定“白帝圣剑”遇到一只战斗力3的猫咪,就被拍趴下了,因为它的训练集里没有见过呀~!
&esp;&esp;狗哥家去年的bert模型,甚至在机器阅读理解顶级水平测试sad11中的11项nlp任务夺得stoa结果,号称在阅读理解方面远超人类。随后讯飞哥、企鹅哥、阿里娘的国内团队,也先后在sad测试中轮番登顶。
&esp;&esp;到了sad20,巨硬亚洲院、阿里娘等团队,也都不停刷新着更好的成绩,看起来在阅读理解方面,人类也已经被ai甩得很远了。
&esp;&esp;但真的是这样么?ai真的已经能比人类更强的阅读理解能力了?已经能够理解人类的思维和想法了?
&esp;&esp;说到底,现在的ai,依然只是“高级工具”而已。
&esp;&esp;不论它看起来多像人类。
&esp;&esp;向坤在刚开始做“ai助理计划”的时候,就已经看到了现在机器学习、神经网络的瓶颈,所以最开始,他并没有做“超级ai”的想法,因为那不现实,他一直是想着在现有的各种框架下做一个集成和优化。
&esp;&esp;但后来他发现,那种做法依然要花大量的时间精力,依然不是他现在能以一己之力轻松完成的。而既然要费那么大力,那为什么不想办法再更进一步?
&esp;&esp;说白了,就是几次变异后,他又“膨胀”了,攥着两毛钱,就想吃世界上最好的馄饨。
&esp;&esp;因为他觉得自己这两毛钱很值钱,就这么买价值普通两毛钱甚至两块钱、二十块钱的东西太亏了。
&esp;&esp;但要怎么做?
&esp;&esp;向坤无数次地有过那么一点“灵光一闪”,隐隐约约地已经有了个想法,但总是还没办法完全兜住,还是“俱现”不出来。
&esp;&esp;这也是他为什么要答应张倩,要接下那个项目的原因,他想要在做其他项目的过程中,帮助他再去找“那道光”。
&esp;&esp;不过遗憾的是,帮助并不大,那个项目的框架已经打好、核心已经做完,但向坤的“ai助理计划”依然连挖坑的角度都没找好。
&esp;&esp;看着显示屏上他为了帮助自己思考而画的图,向坤一手捏着自己的下巴,一手把玩着他自己雕的阿尔萨斯。
&esp;&esp;向坤现在已经明白了:
&esp;&esp;想要用两毛钱弄出两百万的东西,一定、必须要有非常开创性的创造,必须是一个从底层开始的、全新的东西,一个能够撬动地球的“杠杆”。
&esp;&esp;在旧有框架下,他是肯定没有办法做到的,哪怕他通过变异,大脑在某些领域远比普通人甚至一般的天才要强许多倍,但全世界那么多的机构、那么多的大厂、那么多的人才和团队聚集在一起天天研究,有那么多的设备、那么多的数据可供他们使用,他一个人无论如何都是比不过的。既然他们没办法从旧有框架下找到突破点,那他一个人也同样很难做到。
&esp;&esp;但这个底层要有多底层?
&esp;&esp;真要说起来,软件层面的创新,永远离不开硬件。
&esp;&esp;就好像当初计算机刚诞生的时候,关于人工智能就分为了“符号主义”和“连接主义”以及后来的“行为主义”。
&esp;&esp;“连接主义”又叫仿生学派,主张模仿人类的神经元,用神经网络的连接机制实现人工智能。现在大热的机器学习,奉行的就是“连接主义”。
&esp;&esp;但是在七十年代,因为硬件的发展水平、算力匮乏等原因,“连接主义”一度陷入低谷。
&esp;&esp;直到现如今,计算机的算力突飞猛进,因为互联网、移动网络的发展带来了海量的大数据,使得“连接主义”下的机器学习有了最合适的成长环境,开始蓬勃发展,孕育出各种各样的平台、算法、模型,在各行各业,各种环境中开始有了大量的应用,甚至有了“ai要取代人类工作”的说法。
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