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AI 大数据统计仿真

作者:互联网

今天说说AI:确切地说称呼为"大数据统计仿真"更准确,一切都以统计学为核心。举个例子:百分之90的人早上起来洗脸刷牙吃饭然后上班,用AI对此的模拟则是使用成千上万的人的早上起床后的行为来训练AI的核心统计模型(神经网络),然后把早上的时间和人的年龄,性别等作为输入,行为(就是做什么)作为输出,这样一个早晨管家AI机器人就诞生了,原理其实很简单。
再来一个例子:所谓智能呼叫中心,用户打电话进来说了句"你好",接听者不是人工坐席,而是AI坐席,AI进行语音识别,然后根据识别出来的内容进行有选择性的语音回复。这里的核心就是语音识别,原理也是一样的,AI事先必须要用百万级别以上的语音(包括各种方言)进行训练(也就是深度统计),否则以AI的智慧有可能回复一句脏话(没经过样本数据的训练,神经网络节点没有统计权值,回复个屁啊)。
说到这里应该会发现AI一个致命的问题:样本数据。没有样本数据,AI就是张白纸,同样,对于脱离了样本数据范围的,AI更会变成傻子,AI只能活在自己的训练样本数据世界里,非常单纯,是个好孩子。攻破AI很简单,给它输入奇怪的数据(脱离AI的训练样本数据范围),看看它会输出什么?!
这个漏洞其实谷歌很早就发现了,他们的AlphaGo演变成AlphaZero就是为了解决这个漏洞,AlphaGo是用人类职业棋手的棋谱进行训练的,棋谱中布局套路,棋型,局面等都是规范的,不可能是天马行空乱下一气,这无形中就限定了训练样本数据,那时候其实AlphaGo的漏洞很多,可惜李世石不懂。
而AlphaZero则完全抛弃人类棋谱,靠自我对弈依托着胜率统计来避免了上面所说的漏洞。但所谓的胜率统计也无非还是在统计,还是在自我对弈几万,几十万盘后选择出胜率大于百分之50的下法(多种可择优选择),这跟作弊有啥区别?作为棋手的人只能在脑海中思考区区几个变化图,而AI竟然能在短短一分钟内演练几十万个变化图还一直到终局!
所以说人类下不过AI不是水平不够,而是AI靠着作弊打败了人类!
说这么多就是要告诉大家AI没什么可神秘的,更不是高大上的东西,而是靠着海量样本数据堆彻,统计来的,其实是最最笨拙的,跟具备创造性的智能丝毫不沾边。

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标签:仿真,AI,样本,AlphaGo,训练样本,数据,统计
来源: https://blog.csdn.net/qman007/article/details/103956511