高斯牛顿法拟合的AI是个泡沫与噱头?
直到今天,我坚定不移地认为,AI是个泡沫。今天所谓的AI,最底层说白了就是高斯牛顿法拟合。
用大数据训练,然后得到一个容错性比一般系统更好的处理系统。这就是今天的人工智能。人工是有的,但智能显然是不够。
现在的所谓人工智能,其实只是低级的对神经细胞的模拟。事实上,人脑有极为复杂的结构,蕴含了无数子系统,每个系统又由成千上万个神经细胞组成。现在的AI实质上仅仅能够模拟人脑一个极为低级的子结构的功能。
换句话说,如果不能对人脑各个子系统直接的相互作用深刻理解,AI是无法达到所谓智能的程度。此外,AI目前还是个黑箱,并没有一种理论可以精准地来计算,实现某个功能到底需要多少神经元,到底要用多少样品来训练,训练后出错率到底有多高。
比如AlphaGo,到底训练多少盘可以打败李世石,训练多少盘能够击败柯洁,这个问题其实根本没有理论能够计算。在工程上,没有理论估算这些在实用层面就会有巨大风险和浪费。
总体来说,AI时代还没有到来。因为我们还缺乏对大脑的认识。而且现有的理论还不够完善。现有的AI只能在互联网这种虚拟世界发挥一定的作用。它最大的前景其实是游戏,毕竟一个游戏中的失误,也不会怀孕。至于现实世界,包括自动驾驶,其实AI只是个噱头。
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