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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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