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AI是如何“看懂”这个世界的？
走进一家 科技 展馆，AI导览机器人向你行“注目礼”；肚子饿了走进无人超市，AI售货员亲切地提醒你是否需要购物袋；不想开车了，叫一辆无人车，让“老司机”载你出行……AI正在为我们打开一个新“视”界，然而疑惑的是，AI的“眼睛”在哪儿？它是如何一步步“看懂”这个世界的呢？
对于人类而言，“看”几乎是与生俱来的能力——出生几个月的婴儿看到父母的脸会露出笑容，暗淡的灯光下我们仍能认出几十米之外的朋友。眼睛赋予我们仅凭极少的细节就能认出彼此的能力，然而这项对于人类来说“轻而易举”的能力，对计算机来说确实举步维艰。
因为对于人类来说，“看见”的过程，往往只在零点几秒内发生，而且几乎是完全下意识的行为，也很少会出差错（比如当我们人类看到一只猫和一只狗时，尽管它们的体型很类似，但我们还是马上能够区分它们分别是猫和狗），而对计算机而言，图像仅仅是一串数据。
近几年AI技术的迅猛发展，使得“计算机视觉”成为最热的人工智能子领域之一。而计算机视觉的目标是：复制人类视觉的强大能力。
我们的大脑中有非常多的视网膜神经细胞，有超过40亿以上的神经元会处理我们的视觉信息，视觉占据着人对外界70%的感知能力，所以“看”是我们理解这个世界最重要的部分。
人类的大脑能完美地处理好这一系列的视觉信息，以此帮助我们理解世界、做出判断。当你看见一张狗的图片，你能轻松地知道这只狗的毛发、品种，甚至能大概知道它的身高体重。无论这张图片是否模糊、有噪点，或者条纹，但是AI就会“犯傻”了。
为什么会这样呢？
因为重塑人类的视觉并不只单单是一个困难的课题，而是一系列、环环相扣的过程。
研究认为，人看的是相对高层的语义信息，比如目标的形状等；计算机看的则是相对底层的细节信息，比如纹理。也就是说，一只“披着羊皮的狼”，人类与AI的意见并不相同。
AI的神经网络架构就是根据人的视觉系统开发的。德国图宾根大学科学家团队做了一组这样的实验：他们用特殊的方法对图片像素进行“干扰处理”，让像素降低，再用这个图像训练神经网络，在后续识别这些被“人为扭曲干扰”的图像时，系统的表现比人好，但是如果图像扭曲的方式稍有不同（在人眼看起来扭曲方式并无不同），算法就完全无能为力了。
到底是发生了什么变化？即便是加入极其少量的噪点，为何还是会发生如此大的变化？
答案就是纹理。当在图像中加入噪点，图中对象的形状不会受到影响，但是局部的架构会快速扭曲。
多伦多约克大学计算机视觉科学家JohnTsotsos指出，“线段组按相同的方式排列，这就是纹理”。
这也说明，人类与机器的“看”有明显区别。当然，随着技术的发展，算法会越来越精准，AI正在向人类视觉逐步靠近。
1.算法模型是AI的“大脑”
如果说人类通过“智慧的大脑”来认识世界，那么算法模型就是AI的“大脑”。
AI目标是创造设计出具有高级智能的机器，其中的算法和技术部分借鉴了当下对人脑的研究成果。很多当下流行的AI系统使用的人工神经网络，就是模拟人脑的神经网络，建立简单模型，按照不同的连接方式组成的网络。
机器正是通过复杂的算法和数据来构建模型，从而获得感知和判断的能力。
这些网络跟人脑一样可以进行学习，比如学习模式识别、翻译语言、学习简单的逻辑推理，甚至创建图像或者形成新设计。
其中，模式识别是一项特别重要的功能。因为人类的“识别”依赖于自身以往的经验和知识，一旦面对数以万计的陌生面孔，就很难进行识别了。而AI的“杀手锏”就是处理海量数据，这些神经网络具有数百万单位和数十亿的连接。
2.AI如何高度“复制”人的眼睛？
神经网络是图像处理的“得力助手”。作为计算机视觉核心问题之一的图像分类，即给输入图像分配标签的任务，这个过程往往与机器学习和深度学习不可分割。简单来说，神经网络是最早出现，也是最简单的一种深度学习模型。
深度学习的许多研究成果，都离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的研究。诺贝尔医学奖获得者DavidHubel和TorstenWiesel发现人类视觉皮层结构是分级的。
比如，人在看一只气球时，大脑的运作过程是：“气球”进入视线（信号摄入）——大脑皮层某些细胞发现“气球”的边缘和方向（初步处理）——判定“气球”是圆形（抽象）——确定该物体是“气球”（进一步抽象）。
那么，可不可以利用人类大脑的这个特点，构建一个类似的多层神经网络，低层的识别图像的初级特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？
答案当然是肯定的。这也就是深度学习系统中最重要的一个算法——卷积神经网络（CNN）的灵感来源。
CNN具有输入层、输出层和各种隐藏层。其中一些层是卷积的，它将结果经过分析，再传递给连续的层。这过程模拟了人类视觉皮层中的一些动作。
由于这种特点，CNN十分擅长处理图像。同样，视频是图像的叠加，因此同样擅长处理视频内容。生活中比较常见的自动驾驶、人脸识别、美图秀秀以及视频加工等都用到了CNN。
经典的图像分类算法就是基于强大的CNN设计的。例如，一只猫的图像，对计算机来说，只是一串数据，这时候，神经网络第一层会通过特征来检测出动物的轮廓，第二层将这些轮廓组合再次检测形成一些简单形状，例如动物的耳朵、眼睛等，第三层检测这些简单形状所构成的动物身体部位，如腿、头等，最后一层检测这些部位的组合，从而形成一只完整的猫。
由此可见，每一层神经网络都会对图像进行特征检测、分析、判断，再将结果传递给下一层神经网络。实际上，比这个案例中使用神经网络的层次深度更复杂的情况，在生活中更多。
为了更好地训练AI，就需要大量的被标记的图像数据。神经网络会学习将每个图像与标签对应、联系起来，还可以将之前未见过的图像与标签进行配对。
这样，AI系统就能够梳理各种图像、识别图像中的元素，不再需要人工标记输入，让神经网络自我学习。
对于AI系统而言，处理好视觉感知如同眼睛对于人类而言是一样重要的。也正是因为视觉感知对AI的重要性，计算机视觉（CV）成为了一门研究如何使机器“看”的科学。
但是很多人容易将计算机视觉与机器视觉（MV）混淆，尽管他们有共同点，但仍有差异。
相较于机器视觉侧重于量的分析，计算机视觉主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个苹果那是一条狗；或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别；或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，人群聚集等。
计算机视觉并不仅仅停留在浅层的感知层面，大量高级智能与视觉密不可分。如果计算机能真正理解图像中的场景，真正的智能也将不再遥远。可以说，计算机视觉本身蕴含更深远的通用智能的问题。
随着技术的不断成熟，计算机视觉的应用场景愈加广泛，从消费者到企业，计算机视觉技术在各大领域都有着一席之地。如面向消费者市场的AR/VR、机器人、无人驾驶、自动驾驶 汽车 等，面向企业市场的医疗图像分析、视频监控、房地产开发优化、广告插入等。
在这些已经落地的应用案例中，无法忽视的问题是很多项目都处于小范围的试用阶段。相关理论的不完善使得这些先行者与创新者遇到不少挑战。如缺少可用于AI模型训练的大规模数据集，以及动态图像识别、实时视频分析等技术瓶颈有待突破。
目前AI对图像的处理不仅限于进行图像分类，常见的还有AI对老旧、破损图像的修复。我们在观看一些经典的、年代久远的老电影时，往往对其“高糊画质”难以接受。
用传统的方式对这些低画质的电影进行修复，速度慢就不提，而如果遇到图像缺失部分很大的情况，传统方法也无力回天。
但是AI的效率就高了，能够通过机器学习和模型训练来填充细节，提高画质，再利用神经网络上色，最后进行转录和人脸识别，半天就完成了。对于原图像缺失的部分，AI还能“开动大脑”，发挥自己的“想象力”，对缺失部分进行补充。
AI为何能拥有这么高的“想象力”？其根本原因在于其学习能力。基于生成对抗网络（GAN）的深度学习算法，证明了计算机视觉任务在图像恢复方面具有巨大的潜力。
GAN是基于CNN的一种模型，其特点在于它的训练处于一种对抗博弈的状态中。
我们常用“球员与裁判”的比喻来解释GAN的基本原理。
在足球运动中，某些球员经常“假摔”来迷惑裁判，使得自己的进攻或者防守动作是合规的，而裁判，负责找出这些“假摔”的球员的犯规动作，做出相应惩罚。
在球员与裁判的不断对抗中，球员“假摔”的水平越来越高，裁判识别“假摔”的水平也越来越高。
终于有一天，球员“假摔”的水平已经“炉火纯青”，成功的骗过了裁判，裁判已经无法识别出该球员是“假摔”还是“真摔”，这说明该球员的水平已经实现了以假乱真。就是通过这样不断地尝试和识别，球员欺骗过了裁判，目的达到。这就是GAN的基本原理。
GAN的主要结构包括一个生成器（G）和一个判别器（D），上面的例子中，球员=生成器，裁判=判别器。生成器可以是任意可以输出图片的模型。同理，判别器与生成器一样，可以是任意的判别器模型。
以图片生成为例，G随机生成一张图片x，需要D来判别是不是真实的图片，D（x）代表真实图片的概率，如果D（x）为1，表示100%为真实，如果D（x）为0，则表示为假图。在理想状态下，D无法判别G生成的图片是否为真实的，
D（x）则为0.5，那么，我们的目的就达到了：得到了生成式模型G，就可以用它来生成图片。
因此，在训练过程中，G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。
而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这就是一个“博弈”的过程。这样，不仅可以上色，还可以将普通电影提升为高清电影。
AI在学会这个技巧之后，不需要原始照片对照也能准确地修复、重建低分辨率图像。给图像“上色”之前，AI会对图像进行分析，区分出标志性的物体，如人脸、 汽车 和天空等，结合色彩信息进行彩色化。
其实，这个过程就相当于训练一段程序，让它对低质量的图像进行“想象”，并非完全能实现100%的图像恢复。相较于CNN，GAN采用的是一种无监督的学习方式训练。
值得一提的是，GAN的作用不仅限于老照片上色，他在各种涉及图像风格转换的任务中都有用武之地。如自动生成动漫角色并上色、让马变成斑马、生成人脸、作曲等。总之，GAN在图像生成、处理修复领域的应用十分广泛。
五、解释性、鲁棒性，安全性的提升，让AI更了解世界
AI席卷百业，作为AI时代的主要入口之一，计算机视觉正成为AI落地规模最大、应用最广的领域。官方数据显示，2016年，我国计算机视觉市场规模仅11.4亿元，到2019年，中国计算机视觉行业市场规模增长至219.6亿元。
到2025年，全球计算机视觉市场规模，将从2016年的11亿美元增长到262亿美元。
对计算机视觉技术的研究在学术界与工业界已经掀起了热潮，在未来，随着算法的改进、硬件的升级、以及5G与物联网技术带来的高速网络与海量数据，计算机视觉技术必然会有更大的想象空间。曾经,人类用眼睛“记录”了波澜壮阔的 历史 ，未来，AI能够真正的像人类一样去“观察”世界吗？
遗憾的是，从目前来看，即便我们已经创造了许多在单个项目上已经超越人类的高级AI，但是这些机器仍然能力有限，它还无法成为人类的替代品，无法像人类一样去观察与思考，有自我意识的AI还不会很快出现，AI很难真正像人类一样去“看”世界万物。
即便如此，我们也不能否认AI的解释性、鲁棒性，安全性等正在不断提升，AI将在越来越“了解”这个丰富多彩的世界的同时，帮助我们的更高效、智能的完成更多工作，人类与AI将一起创造更多彩、更智慧的世界。
【参考资料】
[2]MomozhongAI赋能视觉技术，五大应用市场机遇多，
[3]杨铮图像标签的算法原理和应用，
[4]机器之心计算机视觉，
[5]人工智能知识库一文看懂计算机视觉-CV（基本原理+2大挑战+8大任务+4个应用）
[6]许春景计算机视觉：机器如何看懂世界？
[7]微软亚洲研究院计算机视觉：让冰冷的机器看懂这个多彩的世界，
[8]周小松2020年中国计算机视觉行业市场现状及发展前景分析人工智能引爆计算机视觉
[9]元峰深度学习在计算机视觉领域的前沿进展
[10]人工智能进化论十分钟了解人工智能AI的基础运作原理
[11]萝卜兔神奇的图像修复大法，AI想象力的开启
[12]Double_V_GAN原理，优缺点、应用总结
[13] 博客园 卷积神经网络预备知识
AI是否可以被精神分析？人工智能运行的基础原理到底是什么？
AI不可以被精神分析，人工智能的工作原理是，计算机使用传感器（或人工输入），将收集有关一个场景的事实。计算机将把这些信息与已经存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机将根据它所收集的信息计算出各种可能的行动，然后预测哪种行动是最好的。计算机只能解决程序允许其解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。
精神分析作为一种心理治疗方法的有效性是有争议的。关于人工智能也有很多争议。把这些堆在自己身上，你可能会发现负面的消极因素。你可以先试着找一个拉康精神分析的AI。同时人工智能也可以被不明真相的人分析为人类。如果人工智能在这个过程中让很大比例的人认为它是人类，你就可以认为人工智能已经通过了图灵测试。你可以看看“谷歌工程师声称 AI 已经有意识”的这个故事，它在2022年曾热过一阵子。
人工智能的演进是有一定的逻辑关系的，从认知开始，通过逻辑训练和深度学习，演变成神经网络的自我学习过程，这个过程非常漫长，从PC的诞生到现在的移动互联网。有了半个世纪的时间，有了建模的算法，基于通信技术的发展，我们进入了第四代通信和半导体的GPU时代，这种现象才得以高速发展，我们知道百度发布了1版本。 2019年将实现0次无人驾驶。
人工智能是研究人类智能行动的规律，构建具有某种程度智能的人工系统，研究如何使计算机完成以前需要人类智能的任务，即研究如何利用计算机硬件和软件来模拟人类智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是用机器模拟人思考和判断的过程，一般人工智能包含两个部分：算法和训练数据，通过算法和训练数据，得到一套思维和判断方式，可以作用于现场数据的判决，这是人工智能的一般内容。
人工智能知识体系的五个知识单元
人工智能知识体系的五个知识单元如下：
1、人工智能知识单元有理论电脑科学包括：数据结构和算法、计算理论、信息论与编码理论、编程语言和编译器、形式化方法、软件工程。计算机系统包括：计算机体系结构与计算机工程、操作系统并发、并行与分布式系统、计算机网络、计算机安全和密码学、数据库。计算机应用技术包括：计算机图形学、科学计算、多媒体技术、人工智能。
2、人工智能知识体系要学习统计学知识、概率论、最优化理论和数学分析、线性代数和矩阵分析。Python和C++，这些都是计算机必须掌握的基础知识。基本理论、强化学习、监督学习、非监督学习。神经网络学科，可以帮助建立、模拟人脑进行分析学习，深度学习可以模仿人脑的运行机制，从而解释和分析数据，比如图像、声音和文本。
3、通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。同时，通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步。人工智能分支学科划分如下：机器学习、计算机视觉、图像处理、模式识别、数据挖掘、演化计算、知识表示和自动推理、自然语言处理、机器人学。
人工智能需要什么基础？
门槛一、数学基础
我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程!
数学技术知识可以分为三大学科来学习：
1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多;
2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。
提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。
3、统计学相关基础
回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)
聚类分析(K-Means)
分布(正态分布、t分布、密度函数)
指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)
显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)
A/B测试
门槛二、英语水平
我这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。
门槛三、编程技术
首先作为一个普通程序员，C++ / Java / Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。
如何理解“人工智能像一面镜子，照见人类智能的神奇"?
1956年的达特茅斯会议上，一群雄心壮志、踌躇满志的人才聚集到一起探讨，“人工智能”这个概念首次诞生。这群人工智能先驱当时就如此宣告：“我们的研究基于这样的推测——学习的每一个方面和智能的任何特征，原则上都能被精确地描述，并被机器模仿。”而“人工智能”里的“智能”，其实就是人类的智能，它代表人类的意识、思想等。
往后几十年“人工智能”的发展，都是让机器在模拟人类的行为和反应，特别是“人工智能”的主流研究技术——深度学习，都是在模拟人脑的工作模式。“深度学习”的核心计算模型——人工神经网络，就是源自对神经生物学的深刻理解，用机器来模仿大脑的工作机制，通过神经元的联结来传递和处理信息。
最有意思的是，目前大脑的工作机制，我们尚处于一团迷雾之中。当我们将自己变成上帝，制造这些机器的时候，当我们竭力要让机器模仿人类运转的时候，我们越加发现，我们对作为人类的自身了解甚少。
“人工智能像一面镜子，照见人类智能的神奇”这句话像是更加倾向于感叹人类智能的神奇。我们创造出的AI是一台高速运转、冰冷理性没有情感的机器，当我们不断地想要赋予它们更多的功能，甚至希望它们能够像人类一样能够自主学习、自主思考的时候，我们才发现，人类多么神奇。
所以，人工智能越是让人惊讶，我们人类的智能就越加神奇。
人类破产——读卢克·多梅尔的《人工智能》
【按】考研成绩即将发布，实在看不下去论文。就接着读完了《人工智能》，读研于我而言其实在这个寒假以前就想得明白了，上或不上就在这里摆着的是现实的窘境，有种对前路和岁月的压抑感，我想起最近看的动漫《斗破苍穹》，这也是高三时候没看完的网络小说，萧炎说：莫欺少年穷。
未来总是难以捉摸，时间和空间作为运动的存在方式在最基本的层面决定了人类难以跨越时间的围墙，而把触角伸向远方。看透未来就像看透迷雾，当你置身迷雾中，咫尺距离可能看得非常清楚。如果你向稍远的地方，就会有些模糊。但是你如果再将目标放得更远，你根本什么都看不到。这是因为看透迷雾的难度呈指数级增长。每穿透一段距离的迷雾都将失去一定比例的光线。然而事实可能还有另外一种情况，一切规律都在解体与重构中迭代。就像1000年前永远不会有人能够想象我能够看到千里之外正在发生的事情。空间都不是问题了，时间会怎么样呢？或许有一天人类可以造访黑洞，那么时空颠倒；或许有一天人类终结于某个时点，而人类最后的发明可能是人工智能。
人工智能如今已经不是一个稀罕的词汇，在技术主导发展，理性主导世界，而行动有可能在主导着理性的世界，一切疯狂而混乱，人工智能也必定会成为混乱之中的一柄“搅屎棍子”。1964年，也就是举办纽约世界博览会的那年，控制论之父诺伯特·维纳预测：“未来的世界将会有一场突破智力极限的更紧迫的斗争，未来没有悠闲的生活，可以让我们躺着等待机器奴隶的服侍。”
借着人工智能的热乎劲儿，适逢卢克·多梅尔的《人工智能》，不免学习一下人工智能。他认为人工智能是研究人类智能行为规律（如学习、计算、推理、思考、规划等），构造出具有一定智慧能力的人工系统。已完成往常需要人的智慧才能胜任的工作。同样，1965年，古德撰写了一篇论文，在文中他阐述了超级人工智能机器对世界意味着什么。他将人工智能定位为能够胜任所有人类才能进行的的智能活动的计算机。那么其实他们都从一种功能层面对人工智能作出界定，然而我却觉得人工智能更可能本身就是人本身。
传统人工智能已经成为一种遥远的存在和现实的基础，现代人工智能的主要不同点在于，人工智能不再仅限于人类使用，而是一种由人类部署的工具。一旦部署，在多数情况下，机器就会按照所收集、分析和最终用于决定的信息，独立于指令而自行运转。在20世纪末到50年代初，香农、图灵和冯诺·依曼奠定了现代信息论和计算机科学的基础，著名的图灵测试还为机器智能做成一个定性，他认为：如果一台计算机能够与人类展开对话而不能被辨别出其及其身份，那么沉这台机器有智能。那时候人工智能还是一个遥远的未来。直到计算科学引入神经科学，自主学习成为人工智能强心剂，这也正是传统人工智能与新型人工智能的区别所在，也是机器与人的区别所在。
人工智能要想要有人一样的智能，可以通过建立一个与人脑一样的复杂的神经网络，人工神经网络为创造记忆和学习姐用了人脑的机制。随着信息科学和互联网的发展，大量的数据集变得容易获取和存储，人工智能随之进入到深度学习的领域。从图灵测试到谷歌大脑，从深蓝到阿尔法狗，人工智能一路高歌，疯狂进化。
人工智能为我们带了太多便利：1、万物互联，处处便利，智能设备成为现代生活的必需品，被动的人工智能助手逐渐变成主动地人工智能助手，人性已经不是人类的专有名词；2、人工智能在改变就业市场，在旧的工作消失的同时，新的就业机会一在不断产生；3、人工智能也可以创造，所谓只有人才具有的天才的灵光一现，在机器的世界转变成一种认知学习的迭代提高，设计师、发明家都可以是人工智能；4、意识的永生开始成为人们关注的热点，人们可以通过个性捕捉延长人类寿命，可以通过意识上传实现死后永生，可以通过模拟神经元绘制大脑。
然而这些所谓的便利却成了末日的开端。既然机器设计也是一项智能活动，那么超级智能机器应该可以设计出更好的机器。毫无疑问随后将会出现一个智能爆炸，人类的智能可能被永远的甩在后面。因此，第一台超级智能机器是人类需要完成的最后一项发明。
这样未来就在不可捉摸之中通过机器增加了一种悲剧的可能性。人工智能伦理成为一种不可回避的命题，而不是话题，在谷歌在收购已加人工智能公司后不得不设立人工智能委员会来解决很多人工智能伦理问题。这涉及到：1、机器人能不能被判罪；2、人工智能的收入及荣誉是归属于人工智能还是人工智能的所有者或者部署者；3、人工智是否应该作为人的附庸，就像奴隶；4、人类永生的悲剧所涉及的生命永恒之不永恒；5、机器背叛等
或许我们可以将人工智能的伦理思考交一部分给科幻作家，那里可以试错，总是末日来临，总可以用新的环境适应寄托美好的愿望。阿西莫夫的机器人三大法则首次出现在其1942年的短篇小说1《环舞》中，这三大法则通常被称为“阿西莫夫三大法则”其内容是：
1、机器人不得伤害人，也不得见人受伤害而袖手旁观
2、机器人服从人的一切指令，但是不得违反第一条法则
3、机器人应该保护自身的安全，但不得违反第一条、第二条法则。
为什么是未来的破产？这个命题本不是我单单读了这本书才有的观点。自从五六年前细读了红楼梦部分篇章，深感“原来姹紫嫣红开遍，都似这般赋予断井残垣”的道理。人类的归向终有可能也是如此。疯狂的人类进化史在进入18世纪60年代以后，一切都以模糊的面容呈现给世人，就像摄像机在较慢快门下拍摄出的街景一般。技术至上所引致的飞速的前进，让我们来不及观看身旁的景色和采摘路边的野花，而那是生命的自由的本质呀。为什么梭罗要在美国独立日选择隐居于瓦尔登湖，我想在他看来每个人都需要自身的独立。很可悲的是一步步我们在自身创造的“拥护”下，成为技术的附庸。当技术进化，像人工智能一样进化，他们可以像最智能的人一样做最自私的选择，那么我们苦心年经营的世界不是破产是什么？
这是本介绍性的科普读物，事件及观点的罗列大于作者本身的体悟，这或许正好符合了作者作为一个科技记者的身份，诚然算不上好书，但是作者的建树本身是让繁杂的人工智能信息简化成体系，让读者不至于在混乱的未来的迷雾之中迷失自我，或许笔者以后会选择类似的职业或活计，能经世致用最好。
2017年2月15日薄暮南湖畔南书院
石匠
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何看懂数据迷雾的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能如何看懂数据迷雾的相关内容别忘了在本站进行查找喔。