史上最通俗易懂的人工智能概念解释

Mark wiens

发布时间:2023-02-02

史上最通俗易懂的人工智能概念解释

  如果输入房子的特征(a)和价钱(b),而且有大量的数据(a),它就可以自动学习这中间有什么概念,不用去考虑和担心这些神经元。

  就像语音识别,输入语音a,输出一个文本b,要做到高质量,需要一万个小时的数据量,也就是10年左右的数据量,但要拿到这些数据的价钱也是不少的。

  拥有比较准确的语音识别能力,用户也会更愿意使用。中国这几年语音识别的用户量增加得非常快,就在于现在语音识别比较准确。

  要理解另外一个公司的技术并不太难。我在百度和谷歌工作过,对技术比较了解,知道技术是怎么做的,但是如果我没有数据,我就没办法带一个团队做搜索。

  通常一个产品不用做得太好,只要用户能够接受,用户慢慢会有活跃度,用户就会为你产生数据,然后形成正循环,形成壁垒。

  如果你有一个用户可以接受的产品,却又被巨头用另外一个产品挖走,那么你的数据就没有办法形成正循环。

  如果你要为一个传统的购物中心做一个网站或者app,它们还不是一个互联网公司。就像沃尔玛网站,也不是一家互联网公司。

  你要做一个互联网公司,不在于是不是有网站,最重要的是整个公司的组织是否具有有效利用互联网的能力。

  互联网公司也会在比较短的时间周期里发布新产品,可以每天发布一个或者20个,传统购物中心不能理解为什么这样做或者怎样做。

  互联网公司做决定的能力不是只有CEO一个人,还有很多产品经理或工程师。因为在互联网公司,技术和用户行为比较复杂,没办法都交给CEO一个人做决定。传统购物中心因为变动比较慢,由CEO做决定是没有那么大问题的。

  一个公司要做工智能公司,要组织整个公司有效地使用人工智能的能力。AI现在还处于早期,人们还不能完全理解如何组织公司来使用它。

  AI公司获取数据的战略非常复杂,有关战略,我们有时候会讨论好几天或好几星期。数据获取的过程要好几年,真的要一步一步来打。

  如果你的数据一部分在你个人电脑上,一部分在你办公室电脑上,一部分在某一个数据库里,一部分在另外一个数据库,你的工程师要做一个新的人工智能的话,如何把这些数据放一起给人工智能使用呢?

  很多公司有很多数据,但是没有办法放在一起,数据的使用效率就会没那么高,你的工程师的工作效率就会慢很多。

  在人工智能公司工作的工程师,和传统互联网公司的工程师,工作描述的内容是不一样的。如果你是百度公司的产品经理,你要做一个产品,就会画一个图,然后把图给工程师,工程师再写代码,这样的方式对互联网公司是非常有效的。

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