光环大数据分析AI自我进化过程

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1、光环大数据--大数据培训知名品牌http://hadoop.aura.cn光环大数据分析AI自我进化过程“未来十年，独角兽出现最多的公司，肯定是大数据人工智能。”李开复在WISE独角兽大会上表示，未来世界上50%的工作会被人工智能所取代，比如翻译、助理、保安等等。人工智能在记忆、人脸识别方面比人更精确，机器学习通过大量数据的探索，面向任何狭窄的领域，比如精准广告推送、无人驾驶等等，一个一个领域，人工终究会被机器所超越。人工智能会把人从简单的劳力劳动中解放出来，大数据就是第一步。“仅需几行代码就能构建一个回归模型。”程序员认可谷歌AutoML的工作表现，认为

2、AutoML设计的模型和机器学习专家设计的不相上下。日前，谷歌工程师分别在中国和硅谷重点推介谷歌AutoML项目。不明就里的疑惑紧跟着纷至沓来——AI又进化了？！已经会自开发了？能操控自己的进化了？是要摆脱人类吗？光环大数据分析进化分几步AI确实进化了，它能做的事情越来越多，成绩斐然。它的背后是AI实现路径的“三级跳”。国家超级计算济南中心大数据研发部研究员赵志刚说：“起初我们用数学公式和‘if……then’等语句告诉计算机第一步做什么、第二步做什么，手把手地教，后来给机器n组输入和输出，中间的规则或规律由它自己学会。”“之前，很多聪明的头脑花一辈子时间研

3、究：如何抽取有效的特征。”专注于智能导购对话机器人的智能一点公司CTO莫瑜解释道，“神经网络算法的发明、深度学习技术的出现，使得AI进化到2.0，抽取特征的工作由AI自己进行，我们的工作也随之发生了变化。”光环大数据http://hadoop.aura.cn光环大数据--大数据培训知名品牌http://hadoop.aura.cn用数学函数的模式很容易解释“1.0”到“2.0”的转变：如果把识别图像、语义理解、下棋等任务的达成都看成是不同的Y=f（X），即输入的“猫”的图片、声音或棋招是“X”，输出的“猫”、回答、棋高一招是“Y”。深度学习之前，人通过自己

4、的分析寻找函数f对应的公式，告诉给AI。而深度学习之后，人输入大量的X与Y的对应，AI自己发现函数f对应的公式。“AI找到的函数f的具体内容，可能比人找到的更好，但是人类并不知道，就像一个黑匣子。”莫瑜说，“但是f的形式是AI研究员通过研究设计出来的，如果使用深度神经网络，网络中的模块以及模块之间的组织方式也是提前设计的。”随着深度学习技术的成熟和普遍化，模型构建出现了特定可追寻的经验。“各种共性神经网络的发布，使得从业门槛越来越低。一些普通的模型构建与优化，刚毕业的学生在网上学学教程就能上手。”赵志刚说。当构建模型成为可习得的技能，AutoML就出现了。

5、它能做的正是AI研究员的模型设计工作。“将帮助不同公司建立人工智能系统，即使他们没有广泛的专业知识。”谷歌工程师这样推介。AI成功进化到3.0。光环大数据http://hadoop.aura.cn光环大数据--大数据培训知名品牌http://hadoop.aura.cn事实上，光环大数据分析培训班认为AutoML替代的仍旧是人类能够提炼出经验的工作。“如果说之前人描绘一套寻找函数f的‘路网’，在深度学习的技术辅助下，机器能最快找到优化路径；那么AI现在可以自己设计路网了。”赵志刚言简意赅。可以看出，不论是深度学习、还是AutoML，都只替代人类的一部分群体

6、已经钻研透了的工作。“机器能做的事情，尽量不要手工劳动”，这是光环大数据分析培训班的学员的人生信条，这个信条催生了AutoML。本着同样的信条，微软开发了DeepCoder。“它可以用来生成满足给定输入输出的程序。”莫瑜说，但它的表现目前还不尽如人意，只能编写一些简单的程序。谁是“上帝”答案毫无疑问，人类。既然AI在进化中走向了更高一阶的模型设计，那么“上帝之手”又发生了哪些变化呢？“炼丹”，莫瑜用两个字形象地说起自己的工作，“智能一点是专业做智能客服的，研发人员的工作主要集中于问题建模（如何将实际问题转化为人工智能技术解决的问题）和算法优化（如何提升人工

7、智能算法的效果）。”“炼”意味着不断地调试和完善。“针对特定的人，越投脾气越好，回答越精准越好。”莫瑜说，“我们的X是客户的问话，Y是机器人客服的回复，中间的函数f需要训练。”这是个不容易的任务。如果把人类社会的经验分为3类：有公式的确定规则、可言传的知识、只可意会不可言传的感觉。最后一类最难琢磨。光环大数据http://hadoop.aura.cn光环大数据--大数据培训知名品牌http://hadoop.aura.cn“因此，我们想办法构建完善的闭环反馈，了解特定用户的喜好，通过情感、趣味的表达，最终做到投其所好。”莫瑜说，“目前处于人机协同的工作阶段

8、，但是越来越多样本的获取，将帮助我们的智能客服给出精准的、讨喜的回