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为什么人工智能没有让互联网变得更智能?

2016-09-23 14:02
孤身万里游
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  商业互联网已经出现20多年,但从你收到第一份电子情书到现在,互联网的整体用户体验并没有太多变化。

  互联网最初仅被用于政府,高校和企业通用的研发工具。随着超链接的出现,互联网转变为商品和服务的运营车。

  现在,支持科研仅仅是互联网的一个小功能,它已经严重偏向于用户至上主义。例如,你想在网上搜索所有使用HP950墨盒的打印机,如果你在搜索引擎中输入‘HP950墨盒’,你很有可能在谷歌中找到500,000条指向打印机墨盒的链接。你确实能搜索到有关打印机的内容,但这些信息仅仅是关于那些使用950墨盒的打印机,没什么特别的,网络也不会给你扩展性的建议。

 

  知识获取:无监督学习的智能依赖大数据

  人工智能是否会使互联网变聪明呢?在可预见的未来,不会。因为网络上的信息并不能直接被AI所用。而从近期无监督神经网络技术的发展来看,无监督机器学习的智能性依赖于大量数据。

  例如,如果你想在网上卖毛衣,打算用一个AI机器提高销量。你需要做的第一件事是告诉你的AI机器什么是毛衣。

  你需要从不同的地方收集各种毛衣图片,比如时尚杂志,零售商的产品目录,博客等。这些图片被送入你的AI机中,供它学习不同类型毛衣的特征:尺寸(胸围、腰围、臀围)和样式(套头衫、V領、高领等),以及毛衣的图案,颜色,材质(羊毛、棉质、混合材质)。这些被称为基于经验的特征,互联网上有很多相关的介绍。

  机器如何识别那些需要推导的特征(即“软特征”)呢,比如那些与时间或空间相关的:你会在夏天卖毛衣么?你会把毛衣卖给热带居民么?

  知识准确性:监督式机器学习

  你需要花费大量时间和精力收集不同类型的数据去训练你的智能机。为了获得一个高效智能机,数据的准确度应该是多少?也许网上发布的数据足够回答90%的关于毛衣的查询。

  毕竟,如谷歌自己所承认的,他们的开源自然语言理解系统SyntaxNet刚刚达到90%的准确率。

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