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第1218章（第1页）

我记得昨天戴密斯·哈萨比斯也说了，alphago就是把高级搜索树跟深度神经网络结合在一起，神经网络通过12个处理层传递对棋盘的描述，这些处理层包含数百万个类似于神经的连接点。其中一个神经网络选择下一步走法，另一个神经网络预测比赛胜利者。

所以说，这其实就是一个深度学习的成功应用，不否认这是一次很成功的应用，但如果说因为alphago去说什么人工智能新里程碑，甚至去提什么人工智能取代人类，那就太扯了。”

“按照戴密斯·哈萨比斯的说法，alphago使得人工智能从量变实现了质变。”

“咳，深度算法从一开始出现的目的就是为了让人工智能从量变实现质变，如果认为alphago终于做到了这一点，那只能说明他们对深度学习的理解还比较浅薄。

什么叫量变实现质变？

一个人背诵了一万首诗，然后出口成诗，这是我们理解的量变变成质变吧？”

“当然。”

“那如果一个人背诵了一百首诗就出口成诗，这是不是量变变成质变？”

“这……应该也是吧。”

孟谦表情肯定道，“当然是啊，为什么不是呢？只不过后者比前者聪明，但后者如果从来没读过诗，也做不出诗啊，所以人类的量变到质变过程需要两个东西，一个是聪明，一个是学习技巧，一个学习内容。

放到人工智能，就是算法算力和数据，这么说相信大家都能听懂。

所以alphago有意义么？当然有，alphago证实了在谷歌提供的这种算法算力大数据之下，计算机在特定领域现在可以达到什么样的一个水平，我们可以这样理解，alphago就是一个比较聪明的机器，但它终究只是深度学习诸多量变到质变的案例之一，因为它没有脱离特定应用的局限，也就是出了围棋这个领域，它就没用了。

如果要说什么是里程碑式的突破，我认为现阶段就是一个事情，让计算机可以在面对更多不同领域数据的情况下实现理解，最终突破特定应用的局限。”

主持人非常懂事的把话题一拐，“孟总说的是个人人工智能吧？”

孟谦也是非常自然的接了下去，“没错。

我可以很明确的说，个人人工智能就是我们接下去的重点发展方向，因为我之前比较谦虚没有去把这句话说出来，但事实上，它就是人工智能真正意义上的里程碑。

大家可以想一想，如果alphago在围棋这一个领域的成就就值得最近这段时间这样的宣传，那我们的个人人工智能可是同时在处理用户的多线数据，而且前期数据量都很小，个人人工智能不得天天在热搜上挂着让人夸？

个人人工智能上线这四个月口碑一直都不是很好，我也看到很多朋友说这可能是大风集团的第一个翻车之作，但是我今天想告诉大家的就是个人人工智能背后的技术支持有多么庞大你们无法想象。

相信有人会说，你背后的技术支持再庞大关我们什么事，你产品不好就是不好，但问题是深度学习的特征之一就是需要喂数据。

而个人人工智能需要的数据就是我们的用户数据，所以这必然会是一个需要花费时间的事情。

我们之前就说过，个人人工智能一个很大的乐趣就是你可以把它当成一个伴侣来培养，经历一个从陌生到熟悉的过程，它会慢慢了解你，慢慢理解你，并最终慢慢的成为一个可以给你带来帮助到机器伴侣。

这才是个人人工智能的价值以及表现，个人人工智能是来服务你的，一上来就对你的情况了如指掌你不害怕么？”

孟谦做完解释之后开始展示一些相对成功的案例，在案例中，有人的个人人工智能已经可以帮助他完成日常相对比较重复的记录工作，还有个人人工智能已经辅助用户制订下周的行程表。

这也是这场采访要拖到3月份的原因，得有一些比较成功的用户案例才能有说服力，而想要有这样的用户案例就肯定需要时间让用户去喂数据，不然光说怎么怎么好，就算孟谦亲自出马用户也不会太买账。