《AI·未来》AI未来：有效信息提取

人工智能的两种形式

规则式(rulebase)方法又称符号式系统(symbailsystems)，逻辑规则，例如：若X，则Y。神经网络(neuralnetwork)方法是在机器上重建人脑。数据和运算能力的发展为神经网络法提供了优良的条件。深度学习技术的核心能力是识别规律，得出最优解。其他互补技术包括强化学习(reinforcement learning)和迁移学习(transfer learning)。研究人员的算法越精准，数据量越大。从发明的年代到实干的年代，从专家的年代到数据的年代。成功的人工智能算法需要三样东西：大数据、强大的电脑运算能力以及优秀的人工智能算法工程师。最重要的是数据，电脑的运算能力和工程师的能力达到一定门槛水准之后，数据量的多寡成为算法整体效能和精准度的关键。妥善运用人工智能能力的四项要素包括：1.大量的数据，2.热切的创业者，3.人工智能科学家，4.对人工智能友善的政策环境。人工智能的影响包括1.严重失业问题，引发人性危机，2.财富分配不均，加剧获利与财富集中的问题。更多数据意味着更好的AI算法，更多用户，更多收入，更多的机器和AI，进而形成更多的数据的正向良性循环。除了中美之外，其他国家缺乏创投生态系统和足够庞大的用户群。工厂内的人工智能自动化将会破坏发展中国家具有的优势，即大量廉价劳动力的存在。创新公司在中国中关村市场导向性方面，重磅美国硅谷注重使命导向性，采用“应用集群”模式，而中国互联网生态系统的心理基础包括：1.接受借鉴的文化环境，2.匮乏心态，3.愿意投入有前景的新产业的迫切。阿里巴巴和淘宝提供免费和增值服务，谷歌和百度提供黄页和购物商城服务。精益创业注重市场导向和“千团大战”。例如，美团采用自动化支付机制，将单用户亏损额降到最低。2013年，团购大战结束，美团、大众点评、糯米网三足鼎立。2015年，美团和大众点评合并，形成美团点评。人工智能应用的四波浪潮包括1.1998年的互联网智能化，2.2004年的商业智能化，3.2011年的实体世界智能化，4.2015年的自主智能化。"电网"式的目标是将机器学习的力量转化成标准化服务，可以由任何公司购买，无论是达成学术目的还是个人使用，都可以通过云计算平台实现共享，甚至可以免费使用。在这个模式中，云计算平台就好比电网，其作用是根据用户提供的不同数据，实现复杂机器学习的最佳化。"电网"式可以降低专业门槛，提升云人工智能平台的功能。数字产品的边际成本几乎为零，人工智能无法满足人与人之间的真实交流，爱是我们与智能机器最大的不同。在人工智能时代，再培训、减少工时和重分配收入是调节就业市场的手段。再培训包括在线教育和终身学习，用来应对未来就业趋势的不确定性。减少工时意味着减少工作时间和共享工作，但难以持续发展。重分配包括全民基本收入和最低保障收入，以解决财富分配不均的问题。人工智能时代的到来旨在帮助人类从乏味、无趣的例行性工作中获得解放。