人工智能,变“聪明”也需要时间,“高期望”或成一大阻碍

人工智能,有时并不会很“智能”,经常会被认为,这是在炒作概念,蹭热度。不排除真有这种可能,但大部分“冠以人工智能”的,都希望能提高更好的技术服务。用户高期望后的“失望”,或许会成为人工智能技术的一大阻碍。当然,高期望也是因为被鼓吹效果后造成的。

人工智能,在当前这个阶段,本就不会太聪明。属于探索阶段,技术不太完善,很多应用方向也不明确。或许都能看到未来的样子,但怎么实现却困难重重,只能一步步的向前推进。不少走在最前面的,说夸张点,便如同是在冒险,说轻松点,就是在尝试。

诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent,曾经在世界科技创新论坛上表示,人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻。这话说得倒也没错,人工智能,有时就是在数据的基础上寻找最佳“答案”,但这便也是学习的“真谛”。

目前的人工智能技术,机器并不能自主的学习,思考能力真正来自于“开发人员”,通过算法变得像是在“思考”,不断的通过数据分析、升级算法,模拟出“学习能力”,从而,能不断的变聪明,变完善。人工智能技术,或许并不是和我们所想的那样,有可能就只是一种统计策略,又或者是从统计结果中得到的一些简单方案。

声音识别技术,就是在做声音和文字的转换,需要不断的完善,不断的维护才行。很多声音本就很有歧义,也有可能有新的声音产生。

人脸识相比,撞脸那是经常的事,靠更精密的算法,或许能识别得更精细点,但人脸本就不是一层不变的,越精细,或许并不是好事。

总之,人工智能技术,技术需要不断打磨的,且不同应用场景,算法可能也是不一样的,在应用上也需要不断的探索。

同人脸识别、语音识别比,还有很多领域的“人工智能技术”,非常简单,也许就是一个很简单的定时操作,又或者是在某个环境下,触发个某个操作。有些领域,或许这样就够了,但大部分领域,这才只是开始,慢慢研究数据(生活习性,使用场景等),从而更新设计,不断产品升级,才能变得更智能。

人工智能技术,不是一蹴而就的,过分鼓吹效果,很有可能会令人十分“失望”,甚至是“绝望”。使用者,也需要抱有“理解”的态度(当然,不能太过分,用都不能用,那是坑人),毕竟没办法一下子那么“聪明”,需要时间打磨。人工智能技术的研发者,更是要对技术负责,将自己的思维融入技术中,“其善则善,其恶必影响巨大”。

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