MichaellIJordan回应人工智能:20年后可能定义|亚博手机app官方网站

 行业新闻     |      2020-11-19 17:43
本文摘要:(公共编号:)新闻,9月17日,在上海召开的世界人工智能大会(WAIC2018)上,人工智能领域的专家MichaellIJordan教授(非篮球超级明星)公开发表了自己的演说,MichaelJordan提及了自己对人工智能的想法。

市场

(公共编号:)新闻,9月17日,在上海召开的世界人工智能大会(WAIC2018)上,人工智能领域的专家MichaellIJordan教授(非篮球超级明星)公开发表了自己的演说,MichaelJordan提及了自己对人工智能的想法。他回答说,说到人工智能,现在大家都想建立和人类一样的东西,但实质上,人们本质上建立的是系统,特别是经济系统,不存在的系统。在演说中,MichaelJordan提到了亚马逊制作的欺诈检查系统。

实质上,该系统利用机器学习技术,但使用了更多的数据,创建了从终端到终端的系统。他指出,目前我们对世界上任何人都没有太多的智能理解,也没有告诉我们如何定义智能,可能需要20年才能定义。因此,我们没有适当模拟人类机器本身的智能,而是将市场和数据添加到一起,这可相当大的能力。

最后,MichaelJordan回应了,像人一样,AI是个好目标,但人们确实需要的只是人的智能、生物智能,包括市场智能。以下是MichaelJordan的演说全文。今天上午的讲话很好。

我讨厌,但现在听到的理论和我说话的角度不同。我真的很想建造人,建造和自己一样的东西,不能解决问题。但是,我们建立的是系统,我今天没有听到或者太多的话是经济,经济是智能的系统。

人工智能是像人一样的人工智能,我们必须构筑像市场模型一样的人工智能。很多东西只是新的,AI包括机器学习在内不存在30年,对我们的世界有很大的影响。第一代工业的影响,后端几乎受到AI技术的影响。

像亚马逊一样,他们的欺诈检查非常好,可以监督供应链,很多产品可以大规模把很多产品送到顾客手中,没有机器学习是不可能经常出现的,这是1990年代。建立这样的平台后,他们可以用这个平台做其他的事情。例如,可以做人的终端,在一定程度上是后端。

他们不能建议系统,收集数据,得到产品的前进和建议,这也是规模化机器的顺利性。迄今为止没有相当大的变化,使用一定程度的算法,只是更多的数据,而且制作了终端对端的系统。现在也提出了系统和欺诈检查系统,现在是终端的系统,例如可以翻译、计算机视觉等,这在10年前就接近了。现在已经成为商品,可以映射到其他系统,但它仍然是用机器学习的方法进行的变革。

现在我更有趣的不是像人一样的人工智能,而是基于数字的网络,它可以在人、数据和效用之间认识到。现在不是说我们没有AI,但是我们有非常简单的AI算法,我们需要更简单的算法,确实需要减少人类的福利。我们再考虑智能这个词,现在每个人都在使用智能,但我们不告诉自己在说什么。

智能不仅是识别,也是模型识别。例如,孩子有智能,但现在人工系统还没有智能。

现在的智能化系统有哪些智能化系统呢?当然有生物体,有大脑思想。但是,世界上有智能的东西。从火星看地球,什么也看不见。我已经谈到的一点是我们的市场。

让我们看看上海。如果你上经济学课,就不会有人向你解释每天上海必要的食品都会被送到上海。每家餐馆都有自己想的菜单。每个人都不能吃自己想不吃的产品。

这些每天都在重新发生。它们以数十亿的水平移动。这是一个非常复杂的系统,为上海、北京、深圳和纽约获得食品。

从火星到地球,你可能会说这是最令人惊讶的智能系统。市场是智能的,也就是个人的要求是人的要求。

例如,在城市里生菜太多,运更多的生菜,就能赚更多的钱。市场机制可以构筑其他东西,但我们没有把这些东西包括在AI系统中。我们对大脑和思想的理解很少,当然可以进行很多研究,但是我们对世界上什么样的人类智能的理解很少,而且不告诉我们如何定义智能,20年后可能定义。我们必须模拟自己的智能,建立简单的智能系统吗?答案是驳斥的,市场做了很好的事市场和数据加起来,有相当大的能力。

目前,市场没有用于数据。当你学习经济时,你不会谈论游戏理论等。然而,我们所说的数字是由某人编制的。

然而,如果你把自学系统和市场机制结合起来,你可以有更有效的解决问题的机制。今天解决问题的许多问题包括失业问题。

现在我们可以看到电脑带来了大量的数据,但是大部分的数据都是来模仿人的。只是,我们已经有几十亿人了,为什么还有更多的人呢?为什么我们不能用数据来做其他事情?因此,特别是看数据,看市场背景,只有在数据流中,才能在数据中获得价格、价值,获得服务流、报价、价格。因此,这可以释放价值,在某种程度上可以获得数据,通过智能释放价值。

想要的是Uber和DDT微信这样的系统。这是一个市场,有些人有司机的应用程序,乘客的应用程序,我们有生产者和消费者,数据交换。

因此,在交流数据时,汽车不会在准确的时间到准确的地方。人们可以使用这个市场,用于这个市场,不会降低价值。如果现在有更多的AI系统的话,我们想要的不是所有的车都有自主性,而是所有的车都希望和其他的车联系在一起,如果车在这条路上丢弃树根的话,其他的车都应该作为团队玩游戏的合作游戏,合作性和合作机制是最重要的。如果我们明显出现稀缺性,或者没有稀缺性,AI系统就不俗了。

但是,如果没有稀缺性的话,AI就不会和大家提出的建议。如果我制作系统提出咨询建议的话,同一个咨询建议给所有人。例如,看某部电影是指OK先生,但没有稀缺性。

这部电影想看几遍。但是,如果建议回到同一条路到达机场的话,这条街就不会停止,还是很顺利的街道。或者建议大家卖出一定程度的股票,股票不会下跌,导致股市不稳定。

如果开始担心稀缺性,我意识到AI所提出的要求是相互联系和协商的,系统对所有人都不好。这是AI研究的结果。

我们从IT商业模型的角度来看,我们现在的主要商业模型是广告,唯一给很多钱的市场是广告,因为数据在流动,但是在公司和广告公司之间流动,获得这些数据的人还不包括在内,所以我们需要更加反对市场。我们想把确实的人包括在这些市场上。我推荐明确的例子。

我们可以考虑艺术世界,尤其是音乐。很多人一生中现在都进了出租车,但是周末关上手机的音乐放在网站上,很多人明显听不见。历史上听众数量可能是以前的10倍,但这没有市场,人的因素没有被考虑。如果我们建立市场,现在做的网站就是把数据交给人,卖给广告商,在上面敲广告赚钱,但这不是更幸福。

有更好的方法。例如,把音乐放在网站上,周末可以看到中国的地图。

在这张地图上,成都很受欢迎,过去一周有一万人听到我的音乐,去成都的话,可以在那里举行音乐会,说有可能赚到10万元。如果我一年做三次,有足够的工资,就不用进出租车了。因此,中国有百万音乐家,可以获得数据流,有AI合作,可以构筑这样的数据流。其他服务,人们获得的一定程度是音乐服务,例如在家获得的音乐会服务等,有各种各样的服务,这个价值不仅仅是广告。

美国有明显的公司,可以去看看。刚才说的工作,我相信这家公司不会改变西方的音乐世界。而且,我相信在中国也有类似的公司。

这家公司赚不到很多钱。因为所有平台的交易都可以抽签,所以不做广告也可以赚钱。

最后,我要谈谈人类的AI,或者像人类一样的AI,不一定是最差的目标,这是一个很好的目标,但是很无能为力,而且不占用人类的工作。但是,在以市场为导向的同时,所谓的自主性的AI不会给工作带来,构筑现在不存在的价值,用于数据、算法可以构筑价值,把这些东西和市场加起来是我想要的智能,在一定程度上是人的智能、生物智能、市场智能。

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