人工智能拥抱大数据

人工智能拥抱大数据

1机器什么时候才能懂人心

虽说有了大数据，人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西一搜就出来了。但也存在这样的情况：我想要的东西不会搜，表达不出来，搜索出来的又不是我想要的。

例如音乐软件推荐了一首歌，这首歌我没听过，当然不知道名字，也没法搜。但是软件推荐给我，我的确喜欢，这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用时，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要时，去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有点人工智能的意思了。

人们很早就在想这个事情了。最早的时候，人们想象，要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应。如果我感觉不出它那边是人还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了。

2让机器学会推理

怎么才能做到这一点呢？人们就想：我首先要告诉计算机人类的推理的能力。你看人重要的是什么？人和动物的区别在什么？就是能推理。要是把我这个推理的能力告诉机器，让机器根据你的提问，推理出相应的回答，这样多好？

其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了，例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程，机器竟然能够证明数学公式。但慢慢又发现其实这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题：数学公式非常严谨，推理过程也非常严谨，而且数学公式很容易拿机器来进行表达，程序也相对容易表达。

然而人类的语言就没这么简单了。比如今天晚上，你和你女朋友约会，你女朋友说：如果你早来，我没来；你等着，如果我早来；你没来，你等着！这个机器就比较难理解了，但人都懂。所以你和女朋友约会，是不敢迟到的。

3教给机器知识

因此，仅仅告诉机器严格的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情，一般人可能就做不来了。可能专家可以，比如语言领域的专家或者财经领域的专家。

语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢？例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则，主语后面一定是谓语，谓语后面一定是宾语，将这些总结出来，并严格表达出来不久行了吗？

后来发现这个不行，太难总结了，语言表达千变万化。就拿主谓宾的例子，很多时候在口语里面就省略了谓语，别人问：你谁啊？我回答：我刘超。但你不能规定在语音语义识别时，要求对着机器说标准的书面语，这样还是不够智能，就像罗永浩在一次演讲中说的那样，每次对着手机，用书面语说：请帮我呼叫某某某，这是一件很尴尬的事情。

人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功，一方面是知识比较难总结，另一方面总结出来的知识难以教给计算机。因为你自己还迷迷糊糊，觉得似乎有规律，就是说不出来，又怎么能够通过编程教给计算机呢？

4算了，教不会你自己学吧

于是人们想到：机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。

机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。

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