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AI能力金字塔

AI能力金字塔


在過去十年里,人工智能的研究從過去依靠規(guī)則、知識(shí)來設(shè)計(jì)人工智能算法這樣一套方法論,逐漸過渡到了以數(shù)據(jù)為主要驅(qū)動(dòng)力的方法論。



在這個(gè)方法論的指導(dǎo)下,靠著“三駕馬車”——算法、大數(shù)據(jù)、強(qiáng)算力,支撐起了現(xiàn)在的AI能力。算法上主要以深度學(xué)習(xí)為主,數(shù)據(jù)則強(qiáng)調(diào)要足夠大(且是有監(jiān)督的標(biāo)注數(shù)據(jù)),由于深度學(xué)習(xí)動(dòng)輒需要通過訓(xùn)練設(shè)定上億的參數(shù)也導(dǎo)致了非常依賴強(qiáng)大算力的支撐。


于是,只要滿足下面兩個(gè)條件的AI任務(wù),都能夠得到好的解決:

1)專用AI任務(wù)(而非通用AI)。例如醫(yī)療影像中,看肺炎的AI就只能看肺炎,不能看肝炎;看CT的AI就只能看CT,不能看核磁。

2)“好”數(shù)據(jù)肥沃(通過商業(yè)模式大量獲取數(shù)據(jù))。所謂好數(shù)據(jù),一方面要有較大的規(guī)模,另一方面則是要有好的標(biāo)注。

但這樣的AI,離我們所期望的相距甚遠(yuǎn)。


微軟亞洲研究院院長洪小文博士曾提出圖示的AI能力金字塔。

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AI能力金字塔

按照這種金字塔層次,目前的AI技術(shù)仍還停留在第二層的「感知和簡單推理」上面,也即相當(dāng)于非人類靈長類動(dòng)物的層次。

https://www.toutiao.com/a1664006435823630

新聞名稱:AI能力金字塔
瀏覽地址:http://www.yijiale78.com/article18/pjdsdp.html

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