我的解釋是：如果把計(jì)算機(jī)智能視為“啟蒙期、發(fā)展期、成熟期”，我們目前正處于啟蒙時(shí)代的末期，進(jìn)入了前沿發(fā)展時(shí)期。政府對重要但艱難的盈利任務(wù)的承諾也是必要的。所以我想大多數(shù)人都會(huì)同意，擁有這些能力的人才是AI時(shí)代最重要的資產(chǎn)。如果一個(gè)想法可以在幾天內(nèi)實(shí)現(xiàn)，即使想法是新的，也可能在短時(shí)間內(nèi)被復(fù)制；另一方面，如果一個(gè)想法是“即使我告訴別人要做什么，別人也不能輕易做得比我好”，說技術(shù)門檻足夠高，在戰(zhàn)國時(shí)期成功的AI機(jī)會(huì)顯著增加。AI-下一個(gè)是未來兩三年人工智能技術(shù)的戰(zhàn)場。

艾未未---這可能是一個(gè)中長期需要面對的問題，而不僅僅是個(gè)人和企業(yè)。這一部分討論的是：在不久的將來，最快兩年或三年，慢則五至十年，人工智能（或“弱人工智能”）的應(yīng)用將越來越無國界。因?yàn)槎Y讓與“快速達(dá)成目標(biāo)”的目標(biāo)相沖突，那么，如何培養(yǎng)人工智能的道德意識，以及如何在目標(biāo)和道德沖突之間找到平衡呢？是下一代人工智能需要面對的問題。然而，如果人工智能在道德方面沒有被“教授”，那么人工智能在目標(biāo)優(yōu)化過程中就有可能做不道德的事情。

如果數(shù)據(jù)分析已經(jīng)被引入，但尚未被智能預(yù)測，您可以開始評估AI X應(yīng)用程序的適用性，并找到最合適的人工智能解決方案。4.。然而，艾X大多屬于戰(zhàn)術(shù)層面，以及如何殺出重圍，這不是本文的重點(diǎn)。對于致力于人工智能技術(shù)研究和開發(fā)的學(xué)者或公司來說，這是一場戰(zhàn)爭和第一場勝利的戰(zhàn)爭。

2。除非有“秘密武器”(如大量信息、強(qiáng)大的領(lǐng)域知識或其他人尚未開發(fā)的技術(shù))，否則在戰(zhàn)國時(shí)代AI X.3中很難生存。如果目標(biāo)是快速到達(dá)目的地，它可能不會(huì)讓位給行人或救護(hù)車。例如，如果AI自動(dòng)航空相機(jī)的目標(biāo)主要是拍攝覆蓋率最高的照片，但沒有隱私感，AI就有機(jī)會(huì)拍攝侵犯他人隱私的照片。

因此，現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)的發(fā)展，沒有想到一個(gè)好的應(yīng)用，tensorflowgpu做深入學(xué)習(xí)包可以成功，學(xué)習(xí)機(jī)（機(jī)器學(xué)習(xí)）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的不理解甚至套房原則的人可以很容易地使用，必須有更強(qiáng)大的技術(shù)能力與眾不同。這里的問題不是解決方案不夠，而是如何找到獲得最高CP值的最佳方法。同樣，AI的普及和廣泛應(yīng)用，將使AI在危機(jī)中造成更大的脆弱性。例如，在最近兩年中，GoogleDeepMind和Facebook公平地提出了記憶增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，希望在深度學(xué)習(xí)的框架中引入“記憶”因素能夠解決原有的無法解決的問題。

更多的是從戰(zhàn)略的角度來探討，這是怎么找到AI藍(lán)海的呢？也許藍(lán)色的海洋：AI下個(gè)人看法，AI不在藍(lán)色的海洋在AI下ai-then.ai-next AI + x，我稱它為“人工智能”的下一代，目的是解決人工智能技術(shù)的電流波不能解決問題。這也說明，雖然AI已經(jīng)能夠證明最初的“智慧”，特別是“識別”（如聲音、視覺相關(guān)）和從學(xué)習(xí)中獲得的數(shù)據(jù)已經(jīng)很成熟，但仍有許多問題有待探討。是一種更全面的更像人工智能的AI，目前的研究集中在如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測，希望解決這個(gè)問題比較簡單。那么下一個(gè)戰(zhàn)略計(jì)劃是什么？如果企業(yè)尚未引入大量的數(shù)據(jù)分析方法，建議立即進(jìn)行布局?jǐn)?shù)據(jù)收集和分析。

例如，人工智能的自動(dòng)駕駛技術(shù)如果受到攻擊，會(huì)危及交通的安全；推薦系統(tǒng)通過操縱人類決策的影響；AI甚至可能假裝改變?nèi)祟惖幕ヂ?lián)網(wǎng)投票結(jié)果。著名機(jī)器視覺專家李飛菲的機(jī)會(huì)曾經(jīng)說過，“我們是在時(shí)代，起點(diǎn)不是AI，也不是AI終點(diǎn)，AI應(yīng)該是終點(diǎn)的啟蒙階段”。如果一家初創(chuàng)公司想要推出人工智能技術(shù)，讓遠(yuǎn)離人工智能的公司有機(jī)會(huì)推出智能解決方案，這是一項(xiàng)簡單的任務(wù)。

另一個(gè)可能是更多的“藍(lán)?！保篴i另一個(gè)也許更“藍(lán)海”，我叫ai然后“ai生成問題”。它已成為成功的必要條件，但不是充分條件。像谷歌、臉書、微軟、ibm這樣的大公司正在推出圖書館，這些非常容易使用的套件使AIX(尤其是深入學(xué)習(xí))更容易使用，但這也意味著您只是在將深度學(xué)習(xí)套件或其他方法應(yīng)用于應(yīng)用程序。如機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴問題，訓(xùn)練模型的參數(shù)整定困難的問題，對薄弱和邏輯判斷推理問題的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的方法，“信息”和“知識”如何整合的問題，非最佳的凸性更好（非凸優(yōu)化方法，指導(dǎo)）和創(chuàng)意不勝枚舉缺乏學(xué)習(xí)問題。

這未必會(huì)帶來即時(shí)的利益，但它肯定是戰(zhàn)略布局的一個(gè)重要組成部分。筆者認(rèn)為，對人工智能技術(shù)和理論的認(rèn)識和深入培養(yǎng)，掌握新技術(shù)和新方法的速度，以及能否研制出一種獨(dú)特的“秘密武器”，是贏得未來的關(guān)鍵。下一個(gè)戰(zhàn)略規(guī)劃是什么？人工智能的興起將對人類產(chǎn)生前所未有的影響。除了在人類生活中的積極變化，人工智能的普及將導(dǎo)致許多前所未有的problems.ai-then是解決未來人工智能時(shí)代的到來會(huì)遇到的問題，如遇of.1.ai以下漏洞的計(jì)算機(jī)普及之后，人類認(rèn)識計(jì)算機(jī)病毒危害人類的潛力和嚴(yán)重程度。

雖然人工智能市場對許多人工智能專家來說，知道目前的技術(shù)還有很多需要突破的點(diǎn)。在人工智能的應(yīng)用上，在啟蒙時(shí)期，作為小學(xué)生到戰(zhàn)場上，用簡單的任務(wù)力量也許能勝任，遇到困難的任務(wù)是在黑暗中摸索，成功是運(yùn)氣和失敗，你會(huì)稱贊他的勇氣。請注意，這些都是人工智能的“方法”需要改進(jìn)和彌補(bǔ)技術(shù)缺口將對應(yīng)的應(yīng)用水平of.ai-next將AI + X比別人。在AI，如何保護(hù)自己的安全，如何保證系統(tǒng)不會(huì)遭到攻擊或使用其他相關(guān)問題，將是ai的重點(diǎn)所在。