本翻译是
《真实世界》 AI问题的一部分 。
这是一个众所周知的事实-如果您多次重复任何单词，那么最终它将失去所有含义，将变成语音。 这就是为什么对我们许多人来说，“人工智能”一词早已不再意味着某种意义的原因。 从电视到脸颊，人工智能现在几乎无处不在，但是这个术语从来没有那么重要。
出了点问题。
尽管“人工智能”一词的使用无疑是错误的，但与之相关的技术仍在积极发展中，这是好事也有坏事。 该技术渗透到
医疗保健和
军事事务中 ，它可以帮助人们创作
音乐和
写书 ，可以检查您的
履历并判断您的
信誉 ，还可以改善在手机上拍摄的照片。 简而言之，无论您是否想要，技术都会改变您的生活。
同时，很难理解技术公司和营销人员正在讨论哪种AI。 以Oral-B Genius X牙刷为例，该牙刷与其他许多
AI设备一样
，是在CES上推出的。 如果您仔细研究公司的新闻稿，很明显，该刷子仅有助于确定正确的牙刷刷牙时间，并在需要的地方进行处理。 是的，刷子中有多个“智能”传感器可提供设备的功能，但称其为人工智能只是愚蠢的。
即使在没有过度炒作的情况下，也对该术语的本质有误解。 例如，对某个事件的新闻报道会附带
带有“终结者”的
插图 ，并且这种情况经常发生。 有时，作者对于人工智能本身是困惑的。 对于不是专家的人来说，所有这一切都是困难的，因此大多数人将AI定义为具有比人聪明很多倍的意识的计算机。 专家称这种假设的人工智能为AI的一种强大形式，但其创造与遥远的未来有关。 同时，不要夸大其词。
什么是AI？ 从上方开始顺时针旋转：Metropolis电影中的角色，Oral-B牙刷，独立的机器人信使。最好称我们为“机器学习”，而不是人工智能。 这项技术对世界（以及深度学习）具有非常重要的影响。 这些术语没有什么神秘的东西，就像“人工智能”一样，它们更好地描述了什么是技术。
机器学习如何工作？ 在过去的几年中，我已经阅读并查看了许多解释。 其中最有用的一项是：机器学习使计算机可以自己学习。 但这是什么意思？ 另一个大问题。
让我们从问题开始。 假设您要创建一个识别猫的程序（出于某种原因总是猫）。 您可以通过在计算机上设置诸如“毛茸茸的猫”之类的规则来尝试实现这种“祖父”方法。 但是，如果您向她展示老虎的照片，该程序将如何处理？ 手动制定每个规则是一个漫长的过程，您将不得不描述可能想到的所有细微差别。 最好让机器有机会自己学习。 因此，您给她提供了大量的猫照片，而且机器已经可以自行确定图案。 首先，这是一个原始过程，然后又很复杂。
实际上，这已经很清楚了。 实际上，您以前可能已经阅读过类似的说明，请原谅我。 但是重要的是要了解其工作原理。 培训这样的系统可能会有什么后果？
最主要的是您不需要对其进行编程。 是的，当然，要配置，优化，数据处理效率还有很多事情需要改进，但是您没有告诉机器要做什么。 汽车确实可以正常工作，突出了一个人跳过的模式。 好吧，由于该机器只能使用1和0，因此，由于现代世界中充满了数据，因此可以在许多领域应用这种技术。 借助机器学习的重锤，您可以应对许多需要立即解决的问题。
但是也有缺点，请考虑一下。 如果您不能训练机器，您如何知道它如何做出决定？ 机器系统不知道如何解释其在解决特定问题方面的进展。 因此很可能证明该算法无法正常工作。 机器不知道自己在做什么-我们对一个人的期望。 您可以制造出世界上最好的猫照片识别机，但汽车无法向您说明小猫不知道如何骑摩托车，或者猫可能被称为Vaska，而不是Megalort Immortal。
教计算机独立学习是极好的。 但是在AI系统中没有合理性。 这根本不是一个头脑，不是一个有机的头脑，汽车将不会按照人们的规则进行游戏。 您可能会问：“这本书有多聪明？” 智能炸面包能做什么？”
那么，我们处于人工智能的哪个阶段？ 这些年来，经过有关“迫在眉睫的重大突破”的社论，专家们认为我们已经达到了一个
平台 。
然而，进步不是障碍。 至于AI领域的研究，也就是说，有大量的学习机会，现在我们仅处于算法冰山的最顶端。
风险资本家和人工智能专家李开复（Kai-fu Lee）将当前时刻描述为“实现时代”，即开始从实验室到外部世界选择技术。 本尼迪克特·埃文斯（Benedict Evans）将机器学习与关系数据库技术进行了比较，后者是彻底改变整个行业的企业软件类型。 但是现在这很平常了。 这很可能会在机器学习中发生-它会无处不在，没有人会为此担心。 但这一切都是遥不可及的未来。
