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不可見問題-人工智能時代

生活百科人工智能

發展升維過程：簡單可見->復雜可見->不可見問題；
1簡單可見問題-鳥飛派仿生學
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在人類發明歷史上，很多領域早期的嘗試都是模仿人或動物的行為，因為這是最直覺可見，最容易想到的方法；比如人類在幾千年前就夢想著飛行，于是就開始模仿鳥，將鳥的羽毛做成翅膀綁在人的胳膊上往下跳，當然結果可想而知；后來人們把這種方法論稱作：“鳥飛派”，看鳥怎么飛，就怎么仿制；在初期人類的科技發明很多都是從仿生學開始；解決簡單可見的問題；
2復雜可見問題-因果數據樹分析
14世紀末期 ， 明朝的士大夫萬戶把47個自制的火箭綁在椅子上，自己坐在椅子上，雙手舉著大風箏 。設想利用火箭的推力人工智能 推理，飛上天空，然后利用風箏平穩著陸 。不幸火箭爆炸，萬戶也為此獻出了生命；這是第一個設想利用火箭飛升的人；事實上萊特兄弟發明的飛機不是靠仿生學 ， 而是空氣動力學；是利用數據分析建立的因果模型，通過計算設計出飛機的；人類通過大膽假設，小心求證實驗的數據分析的方法解決復雜可見問題；《自然哲學的數學原理》，使人類進入機械哲學時代 ， 即萬事萬物都是由機械式的因果定律決定，事物都可以通過數學的因果原理描述；此時可稱為機械因果論；
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3不可見問題-人工智能時代
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在我們已知的世界里，各種由機械因果方法得出的物理定律，自然定律等勾勒而成 ， 猶如一個大網編制而成；這是人類科技，簡單可見->復雜可見->不可見問題；發展歷程形成的；這些網格就是一條條由數據、數學、信息推導出的因果定律 ， 但網格之間仍然有不可見的非因果卻相關性的規律的存在；比如亞馬遜會利用數據分析將男士護膚品和古代音樂相關的產品一統推薦；
白話人工智能，即以人類行為為研究對象的事情；人類的行為雖然很多 ， 但是總量組合仍然有限的，比如說：我要吃飯，世界上有60億人的差異性，但是無論多大差異其產生的組合仍然有限的人工智能 推理 ， 相對于龐大的數據和計算機算力，“我要吃飯”這句話被統計出來的形式始終會被集中在一個區間；
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當下的人工智能是基于人類有限的行為組合，達到一定規模后就產生復疊性；由此只要收集足夠規模的對話數據 ， 就能被機器語音識別出大概率你所要表達的含義；這就是用無限數據統計推導有限組合的人工智能方法；你不用告訴機器如何做？只需要喂給它足夠多的數據，數據喂得越多，準確率越高；當然你也可以造出些新的“網絡語”使電腦無法識別 ， 但隨著這個網絡語的使用規模達到一定層度，機器就明白其意義了；人工智能就是填充世界網絡里被遺漏的不被重視的不可見的數據規律；阿爾法狗就是通過自主學習計算所有圍棋高手的有限走法，通過算力速度從時間上戰勝圍棋高手；
的自動駕駛汽車也只能去“掃過街”的地方 ， 對于這些已經去過的地方，都收集了非常完備的信息，比如周圍目標的形狀大小、顏色，每條街的寬度、限速，不同時間段的交通情況，人流密度等；這些大數據被事先準備好，當自動駕駛汽車每到一處周圍的環境都是很熟悉的，他可以迅速被這些數據調出來參考；所有的駕駛組合 ， 的大腦里都儲備好了；但是如果到一個新環境就歇菜了，這也是如此著急返回中國的原因，數據是人工智能的核心，沒有足夠的數據 ， 再強的智能也會水土不服；
世界即將由確定性 ， 可見性的，陽性的因果網，進入不確定性，不可見得陰性的相關性填充替代過程；
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