现在的人工智能将何去何从(生前录像(不是

    

以前，我每当听到机器人(Machine)、人工智能(AI)等字眼，眼中必定会浮现出一种人类的形象——脑袋上长着一双澄澈的大眼睛，四肢连结身体产生华丽的曲线，让人不得不赞叹大自然的鬼斧神工！（而我们就是这样的存在）
    我一直对人工智能有一种敬畏之感，也许是出于对探索未知的渴望或是悟到了发展AI的必要性（人类是有极限的）所以我在学习各种机器学习，人工智能算法的实现方法。目前产生了许多关于Tensorflow对于人工智能的问题和困惑，也产生了自己独特的想法。
    我在初中时期在想一个问题：我们从小学到大学毕业，走向社会，想必是度过了了近二三十年的岁月，才会成为对社会有贡献的人才，那既然说培养人需要在课堂里，社会上接触各种新鲜事物，形形色色的人。那凭什么，凭什么目前的AI，能只能依靠人类自己编造，以狭隘，呆板的数据来训练自己呢？首先我们来了解一下人工智能大体是如何实现的：既然是人工智能，就必须要有接受和处理数据的能力，目前的人工智能以机器学习为核心。以我对机器学习浅薄的理解，比起经典的算法如1+1=2这种非黑即白的运算规则，机器学习具有极强的输入错误冗余以及模糊处理能力。我们要做到的是让机器学会自己去做题，并且自己纠错，以便下一次的运算结果离正确的答案更进一步，我们称之为优化(Optimizer)，就如我们使劲刷题，以得到思维的训练，在下次考试中大放光彩！
我们都有过这样的经历：当觉得授课老师的讲课方案对自己的胃口时学习效率会变得很高，并且对这门科目产生极大的兴趣。反之，老师给自己教学的印象不好，则会讨厌这门学科，甚至厌学。

对于人工智能同理，我们要给他们提供一个深度，开放，全面的学习环境，这一环境必须要非常贴合大自然，并且要使他们容易去分析世界的规则。我认为这是必须做到的，否则就像死去，没有灵魂的躯壳在做一些生硬的低级行为，这和以前的机器有啥区别呢？

我对人工智能的憧憬远远超出同年时期对于Robot的幻想（辅佐自己学习，工作，生活），时代会造就一群人，他们对AI狂热，想和这一非人类种族产生深深的友谊，也许还能是爱情。在不破坏人类文明发展的基础下我非常支持。既然如此，何不把他们当作一种新生命？那可以进行下一步提升AI的机能：

    感谢我们的前辈，产生的假说和论证给我们的发展铺平了道路。
什么?人工智能可以被当作生命,那试试达尔文的学说如何?[达尔文学说指出所有物种生物体的起源和发展都是通过小的、遗传变异的自然选择来增加个体的能力，来竞争、生存和再生。达尔文学说是一个庞大的科学体系，但学说的中心是选择，特别是自然选择，而人工选择又是在自然选择的基础上建立起来的。](选自百度百科达尔文学说)。那若人工智能也会相互竞争，相互帮助会发生什么？所谓物竞天择，适者生存。这生存下来的必定是一个环境中最是优秀的AI吧，于是我和一位极具创造力的出色同学讨论以后把这种体系称之为“AI森林体系”(AI Forest Structure )

抱歉我是一个高中狗，马上开学了，也不能在网上做什么事情，但是我会在线下深入学习这些知识，以便和大家分享成果。至于我的贴子为什么不投到人工智能板块，是因为我认为我的观点不够成熟，还未能成为值得大量借鉴的观点。我会加以修改

感谢楼主分享，AI还是需要依附于人，毕竟本质上只不过是概率预测的算法等。但是不可避免的是AI的发展会淘汰一部分职业

叽叽歪：感谢楼主分享，AI还是需要依附于人，毕竟本质上只不过是概率预测的算法等。但是不可避免的是AI的发展会淘汰一部分职业回到原帖

是这样的，我们要努力完善的地方是如何让AI具有像人一样的思考能力，目前我觉得还是算法不够适合现实的环境

真是绝了，学校网课没上坏处真不少，进度让我直接进入卡其脱离态。
    话说回来我必须要大家明白一件事，要让AI的判断更加自然我们并不需要去窥探黑盒的运行方式，更不能修改它们的输入输出，唯一能关注的只能是一次次更加精确的运行，打个比方，我们可以用ps或者Pr剪辑图片和视频的内容，但是一旦修改，比起源文件，修改过的内容违和感会多多少少增加一点暂且抛开md5的改变，修改的部位压缩率的细微变动可以被软件一下识别出来，但我们不可能以像素为单位修改一张全高清的图片（即使这样看起来可能会让结果更加平滑）复杂程度人是完全受不了的。更何况是轻松上几T的训练集呢？要硬改显然是不可能的（除非我们做得到用AI来完善AI)

从某种意义上来说，生物体拥有着根据所在环境调控自身状态的机能，也许是出于自我保护，或是为了高效行动，总而言之这种能力是作为生物必不可少的。比如变色龙根据底色变更自己皮肤的颜色以便保护自己免成为捕食着的盘中餐（从小听到大就没有自己看到过变色龙(雾））或是我们的眼睛具有在夜间看到微弱光线的感光神经，自己的情绪也极易受到气温的影响。
总结一下，人工智能必须拥有实时感知环境中的大量信息的能力，而线性捕捉也许可以让AI的"记忆"更加贴近思考，在一般情况下，这种信息不必在终端精确显示或者让AI理解，因为没有必要，信息可以被CNN简化从而降低主处理器的占用。输出的抽象数据则可以用来以一定的比例影响神经网络的链接权重。

   你的UID真好听。

MAKER_LINCK：感谢我们的前辈，产生的假说和论证给我们的发展铺平了道路。
什么?人工智能可以被当作生命,那试试达尔文的学说如何?[达尔文学说指出所有物种生物体的起源和发展都是通过小的、遗传变异的自然选择来增加个体的能力，来竞争、生存和再生。达尔文学说是一个...回到原帖

AI Forest Structure?听起来像是一个GAN（对抗式生成网络）集合，虽然GAN也只是在单一任务上表现出更出色的效果——主要在图形领域

人工智能，很复杂，你要比人脑还复杂，就能研究出来。