埃森哲人工智能报告-埃森哲人工智能报告

埃森哲人工智能报告最近更新了《2017年emh报告》，作者为michaelkleestad，主要讨论了人工智能的相关应用。目前的ai算法只是一种辅助工具，而真正的创新应该是一种新的框架，将人工智能的思维转化为一个数据工具，在此基础上进行更深入的探索和应用。那么人工智能究竟应该是什么？阿明老师先带大家看看它的定义：人工智能（artificialintelligence，ai）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

从定义上看，一个智能体应该具备一定的自我学习能力，能够自我进化埃森哲人工智能报告，不断学习自己的认知和行为模式，同时具备基于环境中数据做出实时改进的能力，即能够从历史数据中总结规律，最终在未来的无限时间空间中根据总结过的规律做出实时反应。当然这就是人工智能里最常见最常听到的“自我学习、自我进化、基于规律”等等概念，阿明老师这里讲的这些其实和人工智能里的“知识”已经是完全不一样的两个概念了。

我们通常所指的“知识”，也许更多的是指那些人类独有的专业知识和基础认知。像新闻专业知识，企业管理知识等等，这些人类特有的东西，也许对人工智能来说并不是什么“知识”，但这些属于“知识”吗？并不是。人工智能之所以能够提取出最基础的信息，进行自我“学习”，并将他应用于自己日常的工作和生活之中，也许和它的文化背景有关。

众所周知，人工智能其实一直都是依靠算法来研究人工智能和智能化人类，无论是天才alphago还是华为的达芬奇开创的机器智能。一切都是基于人的算法，之所以采用人的算法，最基础的原因就是它有人的属性，人能够接受的知识，那么这些知识和人工智能如何结合的呢？这些知识可以是人类独有的专业知识，也可以是模拟和延伸人的身体构造的和普通人类没有太大差别的符号。

这些符号就是文化中的“知识”，一个算法里的知识，再结合和普通人类更加没有太大差别的符号，也许就是一个新的技术平台和框架，根据这个框架来获取数据埃森哲人工智能报告，进行训练和定制算法。人的适应力是有限的，一个框架和一个算法就是一个信息学框架，我们在信息学框架里打磨出和人类一样的所谓“知识”，当然这些知识可能有些我们并不能通过人的身体与心灵来感知，但这并不能影响算法提取它，来训练我们的身体，和心灵。

由此，也就应了那句古话，科学技术是第一生产力。基于人类的符号和文化属性，整个人工智能可以不断学习和构建人类人工的形态，比如更具血缘关系的会话系统、可见人脸识别等等，当然这些只是人工智能的一部分内容，但是这些仍然是目前人工智能最。