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摘要：換句話說，我們需要人工智能可以看到全局。表示學(xué)習(xí)使數(shù)據(jù)過于復(fù)雜，無法在人工智能中使用，而是變成更容易處理的內(nèi)容。
人工智能一直都很擅長數(shù)學(xué)。它在數(shù)學(xué)方面比人類做的更好。1996年，Deep Blue 在國際象棋中擊敗了Garry Kasparov，因?yàn)閲H象棋可以歸結(jié)為是邏輯游戲。你可以毫不費(fèi)力的將邏輯方程編譯進(jìn)電腦中。
但是15年后，IBM的Watson贏得Jeopardy的冠軍時(shí)，人工智能所做的就遠(yuǎn)不止數(shù)學(xué)。
自上世紀(jì)六十年代以來，人工智能的大多數(shù)進(jìn)步都?xì)w功于電腦變得更快。更快的計(jì)算機(jī)可以在相同的時(shí)間內(nèi)完成更多的計(jì)算和更多的數(shù)據(jù)處理。將Internet添加到這種組合中，我們可以看到大量生成的不同類型的數(shù)據(jù)。
很長一段時(shí)間，很多這種新信息對計(jì)算機(jī)都沒有用。語言或文字基本上是一系列不可讀的象形文字。音頻也不像數(shù)字那樣對計(jì)算機(jī)有意義。直到自然語言處理（NLP）出現(xiàn)。
2011年Watson在Jeopardy獲勝時(shí)，自然語言處理并不是被發(fā)明出來第一次使用的。它已經(jīng)存在了一段時(shí)間。只是使用它沒有任何好處。
但是，一旦有足夠的數(shù)據(jù)和足夠快的計(jì)算機(jī)使NLP變得有用，它就打開了通往計(jì)算機(jī)可以幫助解決的其他問題的大門。突然間，非數(shù)學(xué)問題就變成了公平的游戲。
沃森贏得Jeopardy的冠軍的影響讓人們想象出人工智能的可能性。他們能夠?qū)⑺麄冊陔娨暽峡吹降臇|西轉(zhuǎn)移到“哦，狗屎，那東西可以治愈癌癥或運(yùn)行物流 - 也許是感覺到......”它讓我們思考技術(shù)的進(jìn)步并想象它的普遍性（人工智能這個詞本身已經(jīng)成為無處不在的一個流行語，但人們并不總是能夠形成一個真實(shí)的形象）。
雖然，這不是人工智能的第一波潮流。它過去經(jīng)歷了炒作循環(huán)，從快速燃燒的春天開始，然后是漫長的冬天。過去的興奮失敗的一個原因是人工智能沒有達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。人工智能有一個尷尬的定義：計(jì)算機(jī)執(zhí)行通常只有人類才能執(zhí)行的動作的能力。但是，一旦計(jì)算機(jī)有可能做到這一點(diǎn)，那么它就不再是人類的專利了，它突然變成了另一個應(yīng)用程序，而不是人工智能。這么多年來，人工智能已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠郑@一事實(shí)也吸引了大量的媒體關(guān)注。
然而，最近人工智能可以做的事情有了很大的飛躍。如今，計(jì)算機(jī)非常善于交談，識別圖像中的面孔，將你的聲音翻譯成文本以及處理各種其他非數(shù)學(xué)問題。人工智能計(jì)算機(jī)可以推薦餐館，可以進(jìn)行的社交活動，閱讀核磁共振成像，并防止律師閱讀無聊的文件。
解決這些非數(shù)學(xué)問題正在吸引人們的注意力和想象力。更重要的是，人工智能的這些進(jìn)步并沒有被IBM，Google和Microsoft 關(guān)閉。
對于小型企業(yè)，像Microsoft 和Google等大型科技公司銷售簡單的軟件插件（稱為API），可以在筆記本電腦上執(zhí)行基本的人工智能任務(wù)。如果你有關(guān)于你公司的業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，他們可能會幫助你找到有價(jià)值的信息。
然而，人工智能是一種“涓滴經(jīng)濟(jì)學(xué)”。許多最激動人心的應(yīng)用程序僅部署在大型技術(shù)公司內(nèi)，這些公司擁有為自己創(chuàng)新所需要的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識。與這些功能更強(qiáng)大的應(yīng)用程序相比，針對小型企業(yè)的API功能非常有限。
接下一個挑戰(zhàn)是讓更多（如果不是全部的話）轉(zhuǎn)型應(yīng)用程序能夠?yàn)榧彝テ髽I(yè)所用。這種情況尚未發(fā)生的原因是，人工智能需要大量的數(shù)據(jù)才能工作。許多廣泛可用的應(yīng)用程序基于公共數(shù)據(jù)集。例如，維基百科提供了一個用于學(xué)習(xí)語言和翻譯的數(shù)據(jù)量驚人的數(shù)據(jù)庫。但是，對于SMB來說很難提在提供類似數(shù)量的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗麄儤I(yè)務(wù)的運(yùn)營規(guī)模還沒有達(dá)到所需的。他們唯一可以開發(fā)的人工智能將不得不比企業(yè)所做的要簡單的多。
如果我們想讓人工智能針對于相對較小的情況，或者更個性化的數(shù)據(jù)，那么人工智能需要更好地理解上下文。這意味著人工智能可以提取相關(guān)但不同類型的數(shù)據(jù)集，以添加到小數(shù)據(jù)集中，并將它們聚合成足夠大的數(shù)據(jù)集，從而做出預(yù)測。換句話說，我們需要人工智能可以看到全局。
這種具有全局視角的AI將來自開發(fā)轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)和表示學(xué)習(xí)。轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)是指將一個領(lǐng)域中學(xué)習(xí)到的知識應(yīng)用轉(zhuǎn)移到另一個領(lǐng)域的能力。將視頻中識別卡車的能力與另一種識別轎車的能力連接起來，將合成一種總體上更善于識別所有汽車的的功能。表示學(xué)習(xí)使數(shù)據(jù)過于復(fù)雜，無法在人工智能中使用，而是變成更容易處理的內(nèi)容。隨著我們改進(jìn)表示學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)，我們將能夠連接更多應(yīng)用程序以獲得更多個性化數(shù)據(jù)。
這些小數(shù)據(jù)問題的挑戰(zhàn)是我覺得特別有趣的事情，因?yàn)橛刑嗟膽?yīng)用程序，它是一個非常大而且非常長的尾巴。但是，我沒有看到大型科技公司為了讓中小型企業(yè)實(shí)現(xiàn)人工智能而迅速采取行動，而且我沒有看到任何中小型企業(yè)能夠在不解決這種背景問題的情況下找到如何為自己開發(fā)人工智能的方案。如果你知道有任何中小企業(yè)開發(fā)自己的人工智能，請告訴我。初創(chuàng)公司可能是SMB的一個例子，但他們的人工智能產(chǎn)品適用于企業(yè)或最終消費(fèi)者，因此它們并不真正的算數(shù)。
無論如何，許多大企業(yè)都在盡可能地部署人工智能，這意味著人工智能即使沒有超出企業(yè)的預(yù)期，也達(dá)到了企業(yè)的預(yù)期。開心的客戶將意味著更多的投資，更多的投資將有望意味著不久的將來，人工智能可能會讓家庭玩的很開心。
這篇文章是作者探討了為什么人工智能可以再次進(jìn)入我們生活中方方面面的第一篇，講述了上一次人工智能沒有成功的原因和人工智能在次火爆是因?yàn)橛布闹С?，使得人工智能可以從事更多方面的工作，而被廣泛的應(yīng)用，并且作者認(rèn)為現(xiàn)在如果要構(gòu)建人工智能需要大量的數(shù)據(jù)支持，并且只會在一些擁有大數(shù)據(jù)量的公司內(nèi)才會成功創(chuàng)建人工智能，因?yàn)橹行⌒凸緹o法支撐起創(chuàng)建人工智能的數(shù)據(jù)量，并且隨著大型公司的不斷發(fā)展，人工智能將會通過一種被稱為涓滴經(jīng)濟(jì)學(xué)的效應(yīng)而不斷的向下發(fā)展，直到使人工智能發(fā)展為惠及全社會的普遍性。并且從目前硬件的發(fā)展以及各種諸如云，5G的發(fā)展模式來看，未來很有可能人們通過更快的5G信號將數(shù)據(jù)上傳到云中，然后共同使用這些數(shù)據(jù)來完成諸如無人駕駛汽車等綜合性的人工智能后，然后將會是工業(yè)級的人工智能慢慢的隨著社會中的企業(yè)開始使用，而到最后才會有真正的人工智能普及到家庭中去，從現(xiàn)在的產(chǎn)品技術(shù)形式來看，任何一個產(chǎn)品都會隨著商業(yè)化使成本和技術(shù)降低后才會大面積的進(jìn)行民用，雖然我們現(xiàn)在身邊已經(jīng)有了很多所謂的人工智能，但真正的使我們可以使用人工智能的時(shí)間還有較長的一段路要走。
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