阿尔法狗（Alpha go）这样的AI，干活时候在“想”啥
【阿尔法狗（Alpha go）这样的AI，干活时候在“想”啥】 想要拥有Alpha go或者WATSON可能性不大，但现在人工智能已经进入每个人的生活，还是看看我们身边的人工智能吧。 比如智能家居： 2016年美的集团发布了“智能+”战略，其推出“i+智能”系列产品计划，要让各个设备实现互联的同时也具备智能交互等功能，以实现家电设备的互联互通、智能学习。 同时，四川长虹也发布了全球首款人工智能电视——长虹CHiQ（启客），能实现自然语音交互、深度学习和应用软件自动迭代等系统能力的整合。 海尔推出了Ubot机器人，定位家庭安全卫士、智能管家、儿童启蒙陪伴、老人陪护以及日常生活助手。 格力也早已默默地建起了智能工厂，将智能装备视为空调和电机之外的第三大业务发展方向。 这些都是融入生活的人工智能，如果大家对此感兴趣，2017年2月14日情人节于国美北京体验中心，国美美谈现场进行第一期“美谈”论坛，主题“Hi , AI”，将展示全智能家居的未来生活场景，可以去研究研究。
■网友
题主的两个案例我也看过，IBM的人工智能机器人WATSON,通过学习的方式，制作了一份菜谱，其中包括土豆牛肉配巧克力、羊肉苹果派、迷迭香鸡尾酒等一系列古怪的菜式，令人惊喜的是，味道并不难吃。2016年底，东京大学医学院收留了一位66岁的白血病女性患者，不可否认，所有医生都将竭尽所能的想挽救她的生命，但所有的治疗方案全部失败。WATSON在10分钟内，看完了两千万份医学文献（摞起来有4000米高），并成功找到这位病人基因突变的点，根据WATSON的判断，医生立即采取相应治疗措施，目前，该病人已经在康复当中。 以上说的两个案例，均来自于认知算法，在机器人制造的菜谱中，WATSON根据市面上已知的三万多份菜谱，结合纽约烹饪学院（ICE）的一帮非常著名的厨师，基于食材的研究，营养学的研究，甚至是对人类情绪的研究，共同创造了这份菜谱。 而Alpha go的数据量则更加庞大，在Alpha go于李世石决战前，Alpha go数据库中存了大约3000万份棋谱，相当于进行了3000万场对弈，从理论上说，比赛中李世石相当于在与3000万人下棋，能赢一盘，实属不易。 基于大数据进行的认知算法，以后肯定会导致许多人失业，比如医生、律师、媒体等，看来不远的未来，许多人都要转业了。
■网友
楼上说的算法变化，是在这个大的时代背景下才有可实践性，基于大数据的算法研究，数据人工智能的认知学习。说大一点，是机器人自主学习的基础，说不准哪天，机器人就会想，人类价值为零，把他们放进动物园研究。
■网友
不管是Alpha go或者是WATSON，他们在做这些事情时，究竟在“想些什么”？其实，这与AI的算法有关，算法是人工智能中的核心，也就是人类的思维习惯或是思维方式。目前已知的遗传算法、神经网算法、蚁群算法等，各种算法性能、效率都有不同。未来学家Kurzweil认为按照加速回报定理，人类在21世纪的进步将是20世纪的1000倍。 而人工智能算法也是同样的，他们的演化速度也会变得非常快，如果说过去让机器人判断一只猫，是把猫的耳朵、毛发、胡须、眼睛、动作等元素输入机器，让机器人遇见符合条件的动物后判断它是猫。那么现在的机器人早已进行了蜕变，它们判断一个动物是否是一只猫，是通过对数以亿计的各类猫元素的认知，产生出一套机器人自己对猫的认知，从而进行判断
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