不過，在戴文淵看來市場教育使得人工智能的邊界越發(fā)清晰，而互聯(lián)網(wǎng)解決了大數(shù)據(jù)的問題，目前頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計各種各樣的算法來更適合人工智能的分布式計算框架，既分工又有協(xié)作，在外部反饋方面也研發(fā)了自學(xué)習(xí)系統(tǒng)，一邊犯錯一邊自我調(diào)整自我修正。
而人工智能協(xié)會首位華人會員、第四范式首席科學(xué)家、香港科技大學(xué)計算機(jī)系主任楊強(qiáng)的觀點是現(xiàn)在的人工智能只是一個很初級的人工智能，因為它利用大數(shù)據(jù)的存在來補足算法的不足，所以現(xiàn)在如果數(shù)據(jù)足夠大的話，很多算法上的補丁都不用去打了。但當(dāng)數(shù)據(jù)變小的時候，這些漏洞和補丁就顯得尤為重要，不補就很有可能失敗。“在人工智能的研究上如何在小數(shù)據(jù)的情況下也能讓人工智能用起來，這是技術(shù)研究人員責(zé)無旁貸的，我也相信我們一定能研究出來，我們研究的遷移學(xué)習(xí)也是其中之一。”
值得一提的是，機(jī)器學(xué)習(xí)在日常生活的應(yīng)用中比比皆是，然而看似離生活很近的人工智能實則與我們頗有距離感。如何將人工智能的門檻降低，讓更多的人應(yīng)用人工智能，這目前對科學(xué)家們而言依然是個難題。
楊強(qiáng)的觀點是對于人工智能的普及需要足夠的耐心，目前可能只是在程序員領(lǐng)域和平臺領(lǐng)域推廣，而真的到傻瓜機(jī)的程度又需要等上個3到5年。
盡管人工智能技術(shù)目前對于普羅大眾還有著一定的距離，但是李開復(fù)已經(jīng)給出了創(chuàng)新工場投資這一領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)，而這里面最為剛需的是要有閉環(huán)、壟斷性的數(shù)據(jù)，擁有很多深度學(xué)習(xí)的科學(xué)家和架構(gòu)師，在此基礎(chǔ)上還要有商業(yè)計劃和變現(xiàn)計劃。
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