高考志愿者填寫人工智能報(bào)告：諾貝爾獎(jiǎng)獲得者稱“AI（人工智能）是統(tǒng)計(jì)”對，有什么啟示？
這位諾貝爾獎(jiǎng)獲得者稱“人工智能（人工智能）是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)”，“正確，有什么啟示？”
諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)Thomas Sargent在《財(cái)經(jīng)》世界科技創(chuàng)新論壇上發(fā)表演講時(shí)說：人工智能首先是一種非常華麗的修辭。人工智能實(shí)際上是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但它使用了非常華麗的修辭，實(shí)際上是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
時(shí)間已經(jīng)過去很長一段時(shí)間了，但圍繞這個(gè)話題的爭論還在繼續(xù)，我們?yōu)槭裁匆勥@個(gè)話題，因?yàn)檫@個(gè)話題與志愿者，研究生學(xué)習(xí)，大學(xué)學(xué)習(xí)和計(jì)劃有一定關(guān)系，因?yàn)槿斯ぴ掝}情報(bào)太熱了。學(xué)習(xí)這個(gè)很熱，而且為時(shí)已晚。
您如何看待這個(gè)話題？簡單說對與錯(cuò)是不恰當(dāng)?shù)?。具有“深度”的這種“宏大”話題怎么能回答簡單的是非？
這句話在某種程度上是正確的
因?yàn)槿斯ぶ悄芘c統(tǒng)計(jì)學(xué)之間存在很大關(guān)系，或者統(tǒng)計(jì)學(xué)是人工智能最重要的理論基礎(chǔ)。就像計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)之間的關(guān)系一樣，嚴(yán)格來說，當(dāng)前的計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)應(yīng)該稱為計(jì)算機(jī)技術(shù)或計(jì)算機(jī)工程，因?yàn)橛?jì)算機(jī)的科學(xué)部分是數(shù)學(xué)，這就是為什么計(jì)算機(jī)必須學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，為什么它們呢？數(shù)學(xué)專業(yè)畢業(yè)生從事計(jì)算機(jī)相關(guān)行業(yè)。
從某種意義上說，我們所謂的人工智能，如機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，算法優(yōu)化，決策樹和操作控制，都使用統(tǒng)計(jì)原理，甚至計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自然語言識別和計(jì)算機(jī)成像。不能使用聲音和統(tǒng)計(jì)八卦的技術(shù)應(yīng)用是——統(tǒng)計(jì)模型的統(tǒng)計(jì)知識。 Alpha狗的原則是蒙特卡羅樹搜索，它也是基于統(tǒng)計(jì)模型。
但為什么不談統(tǒng)計(jì)？這很簡單，因?yàn)樗蝗缛斯ぶ悄堋Ｄ銥槭裁聪胍邆€(gè)子？因?yàn)橛腥嗽谕跺X。人工智能代表最新技術(shù)，最熱門的行業(yè)，可以吸引投資，你想說誰在做統(tǒng)計(jì)，誰付錢？誰付錢？事實(shí)上，這些工作很早就得到了研究，但當(dāng)時(shí)它們被歸類為統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域。 。
就像顯示系統(tǒng)的垂直和水平位置指示器一樣是鼠標(biāo);人體表面的污垢是灰;人體皮膚死細(xì)胞分離器是浴巾;智能高端數(shù)字通信設(shè)備表面高分子復(fù)合線性處理是手機(jī)電影......
所以現(xiàn)在每個(gè)人都在學(xué)習(xí)聰明，即使這是陳詞濫調(diào)，你還要包裝一個(gè)好名字。你說有人投資機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。有些人以很高的價(jià)格為你挖掘。如果你想談?wù)摻y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，你感覺不對勁。感興趣，事實(shí)上，它仍然是一回事。當(dāng)然，資本也知道這些原因。那我們?yōu)槭裁匆顿Y呢？因?yàn)橘Y本是追求利潤，而資金則用于賺更多錢。高大的外套是賺錢的保證之一。
人工智能和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不能完全等同
人工智能與統(tǒng)計(jì)學(xué)之間存在著很大的關(guān)系，或統(tǒng)計(jì)學(xué)是人工智能最重要的理論基礎(chǔ)，但統(tǒng)計(jì)學(xué)與人工智能仍然存在很大差異，甚至不是同一件事。
否則，很多人會(huì)說我不學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，做與計(jì)算機(jī)相關(guān)的工作。 我想從事人工智能學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)。無論如何，這是理所當(dāng)然的事。這從一個(gè)極端到另一個(gè)極端是典型的。你會(huì)指望這個(gè)原則。這并不意味著你將擁有一個(gè)alpha dog算法。這并不意味著你可以編寫Alpha狗的下一個(gè)Go程序，這仍然是很多分離，它需要用計(jì)算機(jī)，規(guī)則方法，搜索方法來完成，畢竟理論和應(yīng)用之間的道路還很長。你只能說你學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，你有可能做與計(jì)算機(jī)相關(guān)的行業(yè)，但你需要學(xué)習(xí)和實(shí)踐很多大事;你可以學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，有可能做人工智能相關(guān)的行業(yè)，但你也需要學(xué)習(xí)和實(shí)踐許多大事。所有的道路都通向羅馬的程序員，所有道路都通向互聯(lián)網(wǎng)，所有道路都通向人工智能。
并非所有人工智能問題都可以通過統(tǒng)計(jì)方法解決。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對于人工智能至關(guān)重要，但與解決實(shí)際問題仍然存在距離。它需要計(jì)算機(jī)，數(shù)學(xué)，博弈論，認(rèn)知科學(xué)，編程語言等。其他工具要完成。
統(tǒng)計(jì)與人工智能相等的原因是人工智能主要基于機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，語言識別，圖像識別，機(jī)器翻譯等。原理基本上是通過優(yōu)化算法來調(diào)整統(tǒng)計(jì)。模型參數(shù)包（俗稱“轉(zhuǎn)移人”或“教授”），然后計(jì)算樣本分布，這些工作方法很容易造成上述錯(cuò)覺。然而，這些只是人工智能的一些實(shí)際應(yīng)用，而不是全部。