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機器人
人工智能有著怎樣的曆史？
人工智能曆史上有三次熱潮：第一次浪潮是在人工智能剛提出的十幾年，產生了非常多的流派，現在都成為了曆史，隻有一個連接學派變成了最火的深度學習。第二次浪潮的時候，出現了深藍.人工智能經曆的三次熱潮本質還是有些不同，前兩次很快就跌入低穀。比如1997年深藍戰勝卡斯帕羅夫，實際上整個90年代人工智能在語音識別，模式識別，包括神經網絡領域都取得了非常大的進步，但是結果卻達不到一個可用的標準，最終使用的場景滿足不了用戶的使用需求，所以非常快地跌落低穀。
當2006 年之後，深度學習發生了複興，我們在語音識別和模式識別上發生了突破，尤其是AlphaGo在圍棋上取得了這麼好的成績，所有人都會問一個問題，第三次人工智能的浪潮會不會像前兩次那樣很快跌入低穀？做技術的人知道2012年的卷積神經網絡是什麼樣的，知道它從一個什麼樣的層麵發展到了另一個什麼樣的層麵，比如它在2015年參加ImageNet大賽時已經達到了152層。從結果上看，機器的視覺能力已經突破了人眼的能力極限。在這樣的場景下，今天的人工智能可以滿足人的需要，這才是第三次熱潮和前兩次的本質的不同。今天的人工智能才是真正有用的人工智能。我們並不是否定前幾十年大師的研究成果，我們是說直到今天，人工智能才達到了人的一個心理閾值，才真正能夠具備商業價值。
真正的人工智能就是大數據+深度學習，它不是可以交流感情的機器人。在有大數據有深度學習的地方，就有我們人工智能的用武之地。
Google就是這個世界上最大的大數據存儲庫和最大的人工智能中心。比方說，Google數據中心在地球上是一個非常另類的存在。Google一個數據中心可能有幾萬、甚至幾十萬台機器，它們需要耗散大量熱量，數據中心有一個非常大的場地，中間放機器，旁邊是變電站，另一邊是大型冷卻設備，像水電站一樣把水流引到所有機器的上麵，冷卻那些可能是深度學習計算帶來的巨大熱量。當你置身於這樣數據中心的時候，你的思想會非常不一樣，會想到科技與人的關係，會想到人類在這個地球上發展科技的意義。
最後更新：2017-10-07 23:20:38