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智能与知识
(2018-06-03 07:56:20)| 分类： 投资札记 |
人工智能，发展到２.０版本，已经出现颠覆传统时代技术应用，但是，这并不是真正的智能。真正的智能，是机器具备自行探索知识的能力，有因果分析能力，不需要人类参与数据挖掘、信息整理、知识收集。图灵奖得主Judea
Pearl提出的最新思路，基于现实模型的形式语言设计，应该就是下一代人工智能技术发展的正确思路。我没看到这本书，单凭我的技术和经验，我大概能猜到其思路。
人工智能２.０时代，主要核心技术，针对的就是不确定性问题。Judea
Pearl设计出贝叶斯网络，用来解决不确定性推理，该技术抽象了现实世界人类思考不确定性问题的数据模型，属于计算智能。我理解的格栅理论，最基础模型，就是贝叶斯分析，而Judea
Pearl的数学模型，可以用来设计专家系统、深度学习。机器，通过算法，依托已经出现的一组参数，预测另外一组参数，这就是不确定性到确定性的概率分析技术。理论上讲，该技术在足够完善的大数据集下，拥有足够完美的机器学习能力，可以打造一个模拟人类解决不确定性问题的计算系统。但是，这个计算系统，并不是纯粹的人工智能，只不过是辅助人类解决最复杂的不确定性问题，并非替代人类挖掘因果关系。所谓的知识，建立在因果律基础上，是人类智能体现。人工智能２.０时代，计算系统可以辅助人类实现对知识的获取和理解，但是，计算系统无法全面替代人类发现知识。
我认为，想要彻底实现人工智能，只有一个途径，就是从人类现有的知识图谱下手，构建现有的知识系统模型，以形式语言构建逻辑结构，以便于机器自我学习分析理解。这个道理，类似芒格的格栅理论，通过一种形式语言将所有已知的知识定义出来，这是第一步。第二步，将现存的现实问题，以形式语言表达出抽象模型。第三步，通过计算，通过因果关系假设，推导各类现实模型，得出计算结果。这种方式，相当于替代人类思维，完成因果律探索，在现有的知识图谱基础上延伸新的知识。未来，人类依托该系统，只需要通过标准的形式语言设计出问题模型，计算机就可以自动推导出各种因果逻辑分支，替代人类在复杂的知识图谱中探索逻辑关系，加速知识形成过程。
人工智能２.０时代，机器大规模替代人力，已经成为现实。３.０时代，机器主要工作，就是大规模替代人类科学技术研发，辅助、加速人类对知识的探索能力。智能时代，十年恐怕比过去百年科技发展速度都快得多，就因为机器参与到知识探索。
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