“最后拟合出结果来，对一个输入给出一个很好的输出，就可以识别出来这个图形到底是个什么东西了，识别能力甚至比人还要高。”
“这个当然好，但前提是你得有数据支撑啊，而且是海量的大数据做支撑，这其实是人工智能研究的一个比较低级的技术路线，而且建立大规模的数据中心非常非常消耗能源。”
“而现在出现了一种比较高级的路线，那就是Alpha-GO的那种路线，但还是离不开大数据，不过区别是这个数据不是靠人工标注了，而是让AI自己跟AI博弈，然后让它自动生成数据，这就是Alpha-GO后来为什么变得那么强的原因。”
“它一开始是学习人类的棋谱，再次升级之后就变成Alpha-Zero。为什么叫阿尔法零？因为它不需要学习人类的棋谱了，他从头开始唯一给它输入的就是围棋规则，然后在这个规则框架之内自己跟自己对弈，很快就能积累数据，迅速找到围棋最好的做法，从而超越人类。”
“所以这是一个比较高级的技术路线，对于研发能力也要不小的要求，尤其是对于计算能力和算法的要求，Alpha-GO团队最大的贡献是证明了这条路可以走，所以不失为人工智能发展的一大进步标志，而这直接导致了我们现在很多行业都刷新了技术，做到了以前做不不到的东西，例如图像识别技术，具体点人脸识别的应用就带来了很大的商业价值。”
“但这条路线在我看来依旧太狭窄了，远远不够好。在我看来，当前市面上所有的人工智能其实都没有智能，我知道我这话说出来肯定会引发争议，那就要看怎么去定义智能了。”
“我的意思是，当前市面上的人工智能应用，它唯一做的都是数据统计与分析，都是你给它大数据，然后他从中学习，从而得出一套基于大数据它做的比人更优秀，所谓大数据深度学习就是这么个意思。”
“但这真的是我们人类学习一个知识的方式吗？我觉得压根不是，举个例子，鹦鹉和乌鸦，大家都知道这是两种鸟类，差不多大小。鹦鹉学舌很聪明对吧，但我想说的是鹦鹉比乌鸦弱智太多。”
“为什么？似乎鹦鹉看起来很聪明，你在它面前说几句话重复几次后它就学会了，鹦鹉学舌嘛，模仿人类说话也很标准。但是你如果去尝试跟鹦鹉对话，你就会发现，它根本就不知道自己在说什么，因为它不能理解说的那些是什么，仅仅只是一个机械式的重复而已。”
“同样，现在很多所谓的聊天机器人，大家平时
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