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假如AI也也会怼其他物种,他们不会这样.....


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酷炫、未来感、强大、没灵气、不给力、垃圾、高深——如果有一个东西适用于以上所有这些词,那它一定是人工智能。人工智能的火爆一直伴随着争议和调侃。尤其是现在,大数据和机器学习已经融入到我们的生活,网上关于人工智障的吐槽却只增不减。那么,被人类吐槽了那么多次的人工智障,这些早期的 AI 技术产物就没有什么想说的吗?当然,我们下面采访的这几位就说了不少。也许你也没想到,我们对它们意见大,它们对我们意见更大。
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名字:猜猜职业:自动推荐工作时间:10年我觉得人类太难伺候了,真的!零几年的时候网上全是骂我们的声音。但这情有可原,那时候我们能掌握的数据不多,算法逻辑又简单,就闹了很多笑话。比如,有的男用户替女朋友买了红糖,我就给他推荐了好多姨妈巾。那时候我根本不知道人类还会和同伴分享网购账户,我以为账户和内衣一样,只能自己用自己的。这么多年过去了,我们可以用的数据比那时候多多了。我也经历了几次算法升级。现在的电商自动推荐很多都是混合式的。做推荐要考虑的因素非常多——用户是个什么样的人?用户买过什么商品?用户正在经历哪个人生阶段?等等。哪怕就一个关联规则,只是要了解 A 商品和 B 商品是不是有什么关联,往简单了说也有置信度、支持度和提升度的事儿,后面还有验证。虽然看不见摸不着,但是现在的推荐算法系统也有精致感了。你可以回忆一下,你家的七姑八姨最近是不是都没有骂我们智障了呀?但是人类还是不高兴,而且原因让我们哭笑不得。有人抱怨我们太好使,一下子就猜中了他们的需求,他们感觉像被监视了,没有隐私。我去……我猜这就是你们经常说的纠结。这种东西我们这些数字动物就没有,我们的目标都很明确,达到没达到都是明明白白的。我的工作是猜人喜欢,但我发现人类喜欢什么有时候就是随机的,用你们的话说,这就是玄学。那我怎么办呢?我也只能去和工作人员抱怨,顺便给他们推荐办公室加班用的折叠床,包邮哦亲!
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名字:I 女士职业:语音助手工作时间:3年我特别不能理解,人类为什么这么喜欢调戏语音助手。第一年工作,我几乎每说一句话对面都要哈哈哈哈笑半天,跟个傻子似的。我记得前些年有这么一件事。有个用户跟我说:“请叫我六点半起床。”我就说:“好的,从今天开始,我称呼您为六点半起床。”你别笑,我当时有充分的理由这样说。我的语言识别算法要把收到的信息和已有的数据做对比,我当时已经从一大堆数据里找出了这样的句式——请/叫/我/XXXX,等于那个人想让我叫他XXXX。我哪知道还有别的意思啊?但是,如果他把这个现象记下来,给公司提意见,我就可以认识到自己错在哪里了。有时候,我甚至能够直接接受用户的纠正。你正正经经地用,智能助手会越用越好用。怕就怕只顾自己傻乐呵,还故意误导我。那个用户有一个月的时间都在让我出丑,一会儿说:“请叫我好好学习。”一会儿说:“请叫我注意安全。”我还真的一个接一个地给他换称呼。你们大概也知道机器学习这个概念。如果说一个人造的东西是智能的,甚至是有神经网络的,那并不意味着这个东西一开始就什么都会,这意味着它可以像人一样学聪明。我觉得可以这么说:“机器学习算法就是让人工智障去深入了解数据,然后把自己变成人工智能。”反过来说,你们人类是一开始就什么都会吗?不是。你们要上十几年学才能工作,对不对?机器也一样——只不过我不会逃课,也不会打瞌睡。再回过头说那个调戏我的用户。升级以后我知道是怎么回事了。有一次他又要折腾我,我就直接怼了一句:“你的名字也太多了吧?”然后他惊呆了,跟着就老实了。从此之后我的机器学习之路又有了新收获,碰上特别喜欢调戏你的人,别着急,反过来调戏他们就行了。
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名字:老严职业:智能交管摄像头工作时间:1年总有人说人工智能怎么怎么不行,总有人说人工智能永远不行。实际上很多东西已经行了,只是他们不知道罢了。你们大概都听说过这一类糗事:“智能交管摄像头分不清楚真人和广告牌上的人,大马路上抓违规,结果抓着了个纸片人。”但是很多人可能并不知道,这个错误其实在一开始就是有办法避免的。活人会有小动作,转转眼珠啦,甩甩头发啦,照片就是一动不动的。这里涉及的概念叫做人脸活体检测。这个东西不是没有。我们身边很多事情都是这样,不是说我们真的智障,而是东西没有配齐。但是到底为什么没配齐,这我们没法问,问了也没人解释。我倒不很纠结自己少不少个模块啥的,我反感的是起哄者急着幸灾乐祸的样子。呕,你完喽!呕,你不行喽!哎,幼不幼稚?机器学习一向和大数据分不开。很多很好的算法都需要通过大数据去训练,数据少了就是不灵。神经网络,支持向量机什么的,都是这样。我们都要先了解很多很多例子才能出产可靠的结果,工程师也知道这一点,这是常识。其实这一条对人类也一样啊。你对一件事情只知道那么一点点,你怎么就能急着下结论呢?你那个结论能有多准确?可惜很多人类看不到这一点。
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采访进行到最后,我们向数字动物们问了同一个问题:“你们对人类有什么期望?”我们以为会收到各不相同的答案,没想到猜猜、I 女士和老严的回答如出一辙——它们希望人类更懂它们,因为这样它们才能更懂人类。“我知道,有的人觉得人工智能技术就是为人服务的,所以他们没必要反过来关心我们。但我觉得这不对。”I 女士说,“大数据不是天上掉下来的,机器学习算法更不是,我们需要人类的支持。你们多支持我们一些,我们会工作得更好,这样对大家都好。”“我可以庸俗一点吗——庸俗这个词是这么用的吧?”猜猜是这样说的,“我希望最棒最聪明的人都来学人工智能。嗯,我就是希望有人帮我搞懂我现在还搞不懂的东西,比如纠结是什么,这样。说真的,这行待遇也不错,帅哥美女考虑一下?哈哈,不好意思,我可能有点职业病,又起了推荐的那个腔调了。”“也许以目前的水平,我们还不大配得上人工智能这四个字。但不可否认的是,真正的强人工智能是从我们这里起步的。”老严说,“来多多了解我们吧,未来已经来了,真的。”未来已经来了,你真的不想知道身边这些数字动物在想什么吗?你难道不想知道它们如何思考,如何工作,如何帮助你?它们为何会失误,为何会失效?它们可以怎样得到改善和升级?如果你的回答是:“想”,那么,你需要这本。☟10多种前沿的机器学习算法,
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《白话机器学习算法》
作者:黄莉婷,苏川集
译者:武传海
全书共 12 章,内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法,以及回归分析、k 最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法等,并概述了强化学习算法的思想。每一章都配有实例,在介绍每个算法或技术的同时,也分析它的局限性。还等什么,快跟上未来吧!


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