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这些都是题外话~
姚老谈兴正浓,还在继续跟章杉说着:
“近年来最大一个技术叫做“深度学习”,其实它是三四十年前出现的技术,而当时来自于那个领域的研究人员认为,深度学习可能无法真正打败其他的方法。
但是现在三四十年以后,突然出现了不同环境,大数据和强大的计算机应运而生,突然传统深度学习方法又重新焕发第二次生命,让我们有了非常可喜的结果,带来了很多过去认为很难实现的目标。
而据我的一些消息你现在正打算斥巨资投入大数据以及云计算~
说实话,这也是我找你的真正原因~
哪怕是最伟大的互联网公司几乎也是在试错中前行,可是我在你旗下的公司上看到了完全不一样的场景~
几乎毫不迟疑的选择最大程度的投入,偏偏做出的是最正确的决策~
我原本以为是有高人在给你指导,后来才知道公司完全是你的一言堂,我真想知道你是怎么能直接了当地做出最正确的选择的~”
“直觉吧!”
听了章杉这个回答,姚老明显有点失望~
却听见章杉旋即说道:
“但任何通过直觉获得的灵感都是有保质期的,目前来说深度学习以及它的不同变体,仍然有很强生命力不假。
我认为将来几年深度学习仍然会带来很多新的项目或者是产品,在新的领域获得一些成绩。
但是到某一点,我相信大概五六年以后,他们可能会到达增长的极限。”
章杉这话让姚老眼前一亮!
紧接着问道:“那你觉得问题在于哪里?”
章杉思忖了一会说道:“问题是下一波的AI创新应该来自于哪里,它的源泉来自于哪里?”
看见姚老似乎认可似的点点头,章杉接着说道:
“对于人工智能我观察很久了,我想分享三个观察结果。
第一,为什么深度学习这么成功有效。
这不是一个新的问题,其实科学家已经在过去的四五年开展了研究并带来很多有意思的结论,颇具吸引力,我们对他了解不多,但是我们随着时间流逝能更好理解深度学习。
第二,你想要更高一层先摒弃世俗东西,做APP创造更多学术,我们从更深一层考虑最近AI发展是什么,对科学意味着什么,这就不得不让我们考虑年代久远的问题,我们一直试图理解和回答,那就是其实这也是最激动人心的领域,就是神经科学,现在问题是如何比较人工智能和神经科学,即自然智能。
当然神经科学对人工智能也颇具有贡献,提供了神经网络模型,深度学习成功给了我们一些机会,让我们可以更好看看自然智能是如何发挥作用。我觉得这是一个很重要的启示,现在人工智能有一些东西是自然智能有优势的地方,我们都知道人工智能需要很多数据,自然智能只需要看看很小一些数据就可以做出决策。所以我觉得这是一个让我们来更好了解的非常重要的机会,自然智能的运行机制。
第三,如果我们再进一步考虑学术方面的问题,通过宇宙考虑问题,很多哲学家自古以来都很感兴趣一个问题是知识边界在什么地方,我们可以学多少东西,我们对于真相可以有多靠近。
其实在量子计算方面现在有很大进展,其本身就扩大了人类认识知识、获得知识、在根本方面认知宇宙的能力。有一个很有意思的问题,是不是可能将量子计算和人工智能结合在一起,所以通过这种方式我们可以真正的有一个机会来打败自然。
总而言之,深度学习的发展,人工智能的发展,给了我们一种新的角度,看待计算机科学的新角度。
我们可以重新定义计算机科学本质,我们过去认为计算科学是人为科学有一点像数学,但是英特网的数据,深度学习的数据,以及学习的行为等等,我们必须要把这些现象看作是自然现象,而且要从自然科学的角度来看待它。”
“深度学习是一种学习,它是利用非线性元素进行学习,这种非线性化是很难从数学角度精确分析,所以我们现在有机会,我们可能需要真正的应用一些标准和方法,就是物理学方法来取得人工智能……”
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