本來學數學、物理好好的，結果一不留神就溜進這個行當了。看到好多大牛都寫部落格，我就羨慕地來湊湊熱鬧。所以初來乍到，還望各位前輩多多指教。
許多人都覺得技術類的詞彙比較高大上，就是看完一臉懵逼的那種。但這是個誤會，因為技術詞彙就跟技術人一樣，簡單粗暴。就像數學中的代數等詞彙，一眼就暴露內涵了。那麼我們就不如以拆文解字的角度來談談這個「人工智慧」。
1. 啥是人工智慧？
這裡就有乙個問題，「人工智慧」是乙個整體專有名詞，還是「人工」作為「智慧型」的定語呢？當然，人工智慧在近些年已然作為乙個代表某個技術領域的專有名詞出現。但它在被提出伊始，目的就簡單明確，即以人工作為代價來模擬智慧型。繼而這個領域的解決思路已然明確，既首先認知並破解智慧型，然後試圖人工逼近這個智慧型過程。
劉先生在科幻著作《三體》當中有這麼乙個橋段，馮諾伊曼向秦始皇建議用人列計算機計算三體問題，於是乎乙個巨集大的場景就這麼上演了，在該計算機中，每三個人作為乙個單元用以實現閘電路，由於三體人特殊的生理結構，這個計算機確實是可執行的。這裡面就有乙個問題，人列計算機僅僅就是人工嗎？我覺得並不這麼簡單，人列計算機實際上就是我們生活中最為常見的模式，概括起來也是四個字「智慧型人工」。所謂智慧型，即是每個構成閘電路的三體人就是智慧型，他們能夠快速學習揮旗動作並將其應用到人列計算機，而這個過程恰恰就是智慧型過程。如此，我們在反觀人工智慧，含義似乎更為豐富了，這不僅僅是一種模擬，而更確切說是一種模式的倒置。
2. 啥是智慧型？
智慧型這個話題是很多人不願意深究的問題，因為意義不大，特別是對於程式猿來說，完全沒有擼一套**來的爽快！其主要原因就在於任何觀點都不足以服眾。可是既然是人工智慧，又不可能繞過這個詞彙。最初人們從唯象的角度去談論智慧型，其因素大致包括感知、記憶、回憶、決策、語言和創造等等，甚至劃出七個範疇，然而如果拿一些智慧型體去一一對照就會發現這些範疇基礎都會有所鬆動。當然這些範疇仍在拓展，包括更為抽象的空間，邏輯等範疇。但也只是部分的表徵智慧型而已。之前乙個醫學院的朋友說過，他說有一種化學物質，在大腦的含量非常低，但是這種物質的濃度只要有所波動，那麼人的情感，性格就會出現極大的反差。從這個角度來說似乎人的情感是可以建立模型的。改引愛因斯坦的一句話，這個世界數學最無法證明的似乎就是為什麼這個世界可以被數學證明。那麼問題來了，你相信你的情感同構於一套符號系統嗎？似乎這是不可理喻的，當然會有人跟你爭論複雜度的問題。好吧，我只能說所有說不明白的事情用複雜一詞總能說得明白。但還有乙個問題，那就是如果你覺得螞蟻有智慧型，那就是意味著智慧型並非**於神經網路的複雜度。救其智慧型的根源，有兩件事必須要給出解釋，即意識與理性創造。如果無法解釋這二者我們便沒有理由建模。當然雖然智慧型的含義飽受爭論，但並不影響我們發展人工智慧。因為智慧型理論無論多麼高大上，作為一名程式猿來說其主要精力仍要放在人工上。所以在今天我們談論人工智慧的時候，我們談論的其實是機器學習。學習自然也是智慧型的範疇之一，但並非全部。所以當有人質疑我們的**人工智慧不夠智慧型的時候，我們也會覺得心安理得的。
3. 當今的人工智慧
其實人工智慧這個詞彙是完全被用爛了。你會發現真正牛x的公司總是說自己在做機器學習，當然機器學習也是模擬智慧型的乙個範疇，包括了感受，記憶，分析和表達，但還不是智慧型的全部。所以在各種文章與嘴炮之間，如今的機器學習就是我們所說的人工智慧。
對於技術層面來說，人工智慧就是一種仿生，所以我覺得實現人工智慧總體分為兩個反方向，第一種是步步逼近，即我們乙個範疇乙個範疇理解模擬繼而攻破，直至我們把所有結果組合在一起達到智慧型的效果，這也是技術發展最為常見及平緩的模式。另外一種是就是用等同於生物智慧型的複雜度構造一套系統，即把生物黑箱遷移為人工黑箱，先不管那麼多概念層面的問題，而是盡最大可能實現。這種發展是我最看好的，雖然難度很大，可行性差，但卻是最可能讓人工變得智慧型的辦法。後續我會陸續分享乙個我構建的自組織神經網路模型。
回頭說說現有的這些機器學習，如今比較火熱的幾個模型是深度學習，無監督學習和遷移學習。其實這幾種模型都是可以互相渾河借用的，這也反應了網路結構的多個層次的特性。不得不說在這個領域最美妙的事情莫過於代數結構與網路的同構關係。比如在沒玩過tensorflow之前我以為每乙個node就是乙個**的神經元，但後來才明白每乙個node其實是一種算符。（這篇部落格是我開山之作，技術問題以後再說。）
說到這要提一點，為什麼上面我說實現智慧型有兩種方向，就是因為現在的機器學習都會首先提出並優化許多非常高大上的演算法，我甚至看過代數幾何這麼**的理論。其實之所以這麼做就是想降低網路的複雜度，然而乙個優秀的演算法往往更會損失人工智慧的可能性，主要是被演算法的能力侷限了。那麼大牛們就想不到麼，怎麼可能，實際上現今的機器學習另有使命，下文再表。
4. 當今人工智慧市場
5. 詩和遠方
可以說在阿蘭圖靈第一次構建計算機的時候，人工智慧就是許多數學和計算機領域人的乙個夢想，然而時隔多年夢想依舊是乙個夢。在上世紀四五十年代該領域甚至出現了停滯。如今在看市場，所謂的人工智慧仍舊偏離當時的夢想。但畢竟如那句話：「夢想還是要有的，萬一實現了呢？」。閒暇的時候我仍舊嘗試構建自己的黑盒子，其實好多時候覺得這沒什麼意義，然而生活畢竟不止眼前的苟且，還有詩和遠方……
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