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人工智能到底有多智能？知识这个东西，只有将学到的关联在一起，输出倒逼输入，才能够是自己的

人工智能的本质是什么?

《西部世界》中像人一样的人工智能机器叫做“广义人工智能”。现在大家用的都是“狭义人工智能”，而狭义人工智能的本质就是人们常说的“机器学习”。

而所谓“机器学习”，也不是说机器有思想，它学会了一项技能。机器学习就是用一组数据建立一个统计模型，这个统计模型能对新的数据作出预言。输入数据越多越精确，模型能做的预言就越准确，就好像是他在不断地“学习一样。

（图片来源：拍信）

数学家说的”统计模型“=计算机科学家说的“机器学习”=商业精英说的“人工智能”

以计算泰坦尼克号上的存活率为例 用布鲁萨德选取的算法“决策树”(decision tree)

“人工智能”的决策过程是这样的

首先，我们要找到那些因素对存活可能有比较重要的影响。

*舱位，据说头等舱有上救生艇的优先权;

*性别，女士优先;

*年龄，小孩优先;

*船票费用

然后将这些因素交给算法，让算法自动用这些因素的数据生成一个模型。

现在有个问题是算法要求每个数据都得有数值，可是“年龄”这一项只有714个人的数据。为此我们还得把剩下一百多人的年龄数据给补上，就用所有乘客年龄的中位数来代替。这种事情在实际操作中非常常见，对付对付先用上再说。

这样我们就生成模型，也是整个机械学习的核心部分。

然后在测试整个系统的准确性。

也就是说“人工智能”实际上是无数个自动统计模型，通过影响事件的关键因素，预测在同样的环境中会发生不同事情的概率而已。

李翔知识内参;介绍了《麻省理工深度思考法》这本书里面，作者平井孝志提出了一种深度思考法。

深度思考就是“模型”加上“动力机制”

“模型”就是将现象和原因用简单的话描述出来。比如给孩子买了参考书，孩子的成绩提高了。

“动力机制”指的是随着时间的流逝产生的运动和结果。比如，当我们给模型加上时间维度时，就要考虑假设孩子每天学习1小时成绩能提高1分，每天学习10小时就能提高10分吗?这个因为时间的变化导致的不同结果，就是动力机制。只有考虑到模型和动力机制，我们才能理解本质。

深度思考分成四个步骤。

第一，建立模型。你要确定导致现象发生的各个要素，以及各个要素之间的关系。这里必须要考虑要素之间的因果关系，排除要素之间的相关关系。

比如，英语好的员工都是工作能力强。如果你们是一家外贸企业，那是因果关系。但是你们的工作岗位和语言无关，那只能证明英语要学好一定要很努力，而这些学英语很努力的人，工作也可能会努力，那就是相关关系。

第二，解读动力机制。动力机制的本质是加入时间纬度，在一个长期的时间轴上看模型的走向和结果。如果知识在一个时间点上看模型，各个要素关系是固定的;而随着时间的流逝，各个要素可能会发生变化，模型的走向也可能会跟之前的预测完全相反。

第三，选招改变模型的对策。因为模型是隐藏在现象背后的，如果从现象入手采取一些措施，模型不变，很难真正解决问题。那怎么改变模型呢?书里建议说，首先要正确理解前提条件;其次可以扩展现在的“思考范围”，考虑到影响的方方面面;此外，还可以提升视角，尝试偶尔放下眼前的问题。

第四，行动，并在实践中获取反馈。我们需要在实践中获得真实的反馈，提高自己深度思考的效果。而且，只有在实践中，才能发现模型的问题，让模型适合更多的情况。

从这两个知识我们可以看到。人工智能的学习方法和麻省理工的深度学习方法是一样的。

都是找到因果关系，去除相关关系，建立模型。

只不过，人工智能的模型是通过你的因果关系，由它的算法来计算的。

而深度思考则是找到关系，用精确的预言来描述的。

在建立模型之后，再计算模型可能的演变趋势。

这一步我们是通过统计计算的，而人工智能也是通过统计计算的。

唯一的区别是在第三步

当条件发生了变化的时候，“深度思考”的办法会让我们不断的调整模型，来增加解释事物变化的规律能力。但是人工智能在这一步停止了。

最后一步，人工智能和“深度思考”又一样了，就是检测正确性，调整模型。

也就是说，人工智能是一种统计逻辑，通过统计来找到最大概率发生的事情，来建立模型。

而人是通过找到事物背后的内在逻辑，通过内在逻辑建立模型，并且不断的调整模型以适应更多的变化。

也就是说，人工智能不智能，它只是不断的通过之前的情况运算在相同的情景中，未来最大概率会发生什么。

而如果规定情景发生了变化，人工智能的预测就无效了。也就是说，在复杂情景下，人工智能建立的模型是无效的。因为，没有规定情景。

所以，围棋这样的游戏虽然看起来对于人很容易，但是对于算力远远超过人类的人工智能很简单，因为博弈的情景的固定并且单一的。

但是面对面预测一个人的下一步行动，对于人工智能确实一场难的，因为人会做出来的具体决策，是受到多个因素影响下的综合评估结果，而且还带有很多非理性因素。规定情景无法被确定，人工智能在这种情况下并不智能。

结论，人工智能会是人类大脑的一种非常重要的补充脑。当我们学习确定了在一个确定情景下事情的发生发展逻辑，我们用代码将它转化成人工智能，这样的话，面对重复性的判断，就可以由人工智能来代替，我们要做的事情，就是不断的分析事物背后的逻辑，去做复杂情况下的学习和判断。

学习知识，很容易变成听大词，要谈资。但是不求背后的逻辑

知识学习，很容易变成消磨时间的借口，实际上三过耳边而不入

只有将学习的知识关联起来，并且输出倒逼输入，才能将知识变成改变命运的工具

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文章出自：http://qh.itpxw.cn/ai/python/201840165.html

文章标题：人工智能的本质是什么 人工智能有多能

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