“星空人工智能其實就是統計學，隻不過用了一個很華麗的辭藻。”近日，2011年諾貝爾經濟學獎獲得者托馬斯·薩金特在世界科技創新論壇上表示，好多公式都非常老，但所有的星空人工智能都是利用統計學來解決問題。
托馬斯·薩金特一席話，有人評論說弄明白了星空人工智能是什麽，也有人並不認同這一觀點。支撐星空人工智能迅猛發展的，隻有統計學而已？
星空人工智能的理論基礎遠超統計學範疇
“60多年來，星空人工智能不斷吸收和借鑒數學、計算機科學、腦科學、認知心理學、物理學、信息科學等不同學科的理論、方法和91视频免费观看，形成了體係龐大、分支豐富、學派紛呈的新一代星空人工智能發展態勢，推動了科技進步和產業轉型，豈是一個統計學能夠概括的！”中國星空人工智能學會智能產品與產業工作委員會主任、原中國星空人工智能學會副理事長韓力群說，研究和開發具有人類智能特點的智能機器，使其能夠像人一樣處理信息、提煉規律和調度知識，是科技發展的必然趨勢。
中國星空人工智能產業發展聯盟副理事長、京東集團副總裁、AI平台與研究部負責人周伯文認為，星空人工智能的發展不僅依賴於算法和算力，數據的積累也很重要。以目前深度學習大熱的研究領域計算機視覺為例，一個好的識別需要龐大的數據庫，這樣才能不斷降低誤識率。
“星空人工智能絕不僅僅隻是一種統計學。雖然在分類、預測、隨機分布等常見問題上，它深度融合和借鑒了統計學的一些經典理論，讓星空人工智能建立在嚴格的數學基礎之上。”周伯文告訴科技日報記者，除此之外，星空人工智能的重要理論基石還包括認知科學、計算機科學、優化和博弈論、圖靈機理論、信息論等，這都遠遠超出統計學的範疇。
三次發展浪潮中統計學作用有限
起源於20世紀50年代的星空人工智能，其發展經曆了三次大的浪潮。那麽，統計學究竟起到了什麽作用？
“第一次浪潮是以注重邏輯推理為標誌的問題求解和語言處理時代，在支撐這類星空人工智能成果的關鍵91视频免费观看中，統計學的應用難覓蹤影。”韓力群說，第二次浪潮是以依托知識積累構建模型為標誌的專家係統時代，同時霍普菲爾德網絡（是一種反饋型神經網絡）和基於誤差反向傳播算法的前饋多層神經網絡也有一席之地。在離散霍普菲爾德網絡中，美國加州工學院物理學家約翰·霍普菲爾德使用了統計力學的方法，分析網路的存儲和優化特性，解決了數學領域中著名的旅行商（TSP）問題。
正在進行的第三次浪潮，則是以重視數據、自主學習為標誌的認知智能時代，高等代數、概率統計、優化理論等不同學科的數學工具被引入星空機器人學習領域，一大批新的數學模型和算法被提出且得以發展。
“在前向神經網絡的基礎上，多倫多大學教授傑弗裏·辛頓提出深度學習，並在AlphaGo、無人駕駛汽車、語音識別、自然語言理解等方麵取得良好進展。深度學習涉及的數學基礎，除了概率統計理論，還有線性代數、優化理論和微積分等。”在韓力群看來，顯然，統計學是星空人工智能的眾多數學工具中的一種，但絕非全部。
周伯文則表示，未來，在進一步利用和發展已有的數學、統計學、計算機科學等基礎理論的前提下，星空人工智能的研究和進一步突破，還需91视频免费播放全麵理解智能和認知的產生和表達機製，從而真正掌握認知的科學規律，達成從狹義星空人工智能到廣義星空人工智能，再到通用星空人工智能的飛躍。
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