Q: 如果人脑视觉系统已经具备识别图像『边』的功能,而这个功能是多年训练和大量计算得来,要在短时间内训练出更高级更深层次的功能就很困难了。但是为什么最近百年人类知识突飞猛进呢?人的大脑成型后就很难突破了?

Q: 视觉出现后的寒武纪,物种会有大爆发

Q: 机器能学到什么为『美』么?如果美不过是『情感』的体现,机器能够情感么?而『情感』乃从『生或死』得来,机器会有么?情感和美只是帮我们更好了解生和死。

Q: 当动物的许多神经元一起工作时会变得聪明。单独神经元或小集 合的神经元不是特别有用。更快的 CPU 和 GPU 只是处理单元多了,连接也多了么? Q: 贝叶斯分类先会分词,然后对每个词进行分类,但是没有对句子进行分析?

Q: 人眼视觉如果是后天训练得来,没办法遗传吧。通过自然选择来训练,是否太慢了?后台所得没法遗传,这个是很大不同点。达尔文的眼睛 http://www.xys.org/xys/netters/Fang-Zhouzi/evolution/eye.txt 35 万年,也不是很漫长。基本的识别比如光亮、颜色可以进化得来,那识别物体也是进化来的么?

Q: 人工智能进军DOTA2:影魔solo轻松击败天才少年Dendi和Sumail http://hot.cnbeta.com/articles/game/640907.htm 这个过程中的表现挺有意思的,根据 Jakub介绍,“它刚开始会在地图上乱跑,不知道怎么回事就死在塔下了,那么很快学会了这样不行以后,就待在家里不出来。接下来会站在地图里一动不动只是看着,然后会攻击一下小兵、推进一下兵线之类的,甚至有时候还能补到兵。”“训练过程中其实没有突然的大突破,就是一点点、一点点地升级。基本的学会以后就也逐渐学会骗对手的操作了。” 看似简单,但是这个训练必须要很多次了,训练的对手呢?不可能是人吧。DOTA2 自带 AI?太低级。还是先赢 AI,然后自己左右互搏?

Q: 人工智能结果的不可解释性让人不爽。但是图像识别之类的并不需要解释。

如果训练基于大数据,则智慧基于乌合之众。无法提出创新方案,无法体现真理掌握在少数人身上。

语言是语言的合集,无法分割。这种网状结构计算机难以表达。

电脑围棋很强,但是它能教人学围棋么?它能提炼出人类“容易”掌握的知识么?

最近三年失败了两万个机器学习项目,原因主要有九个

提出错误的问题, 试图用它来解决错误的问题,没有足够的数据,没有正确的数据,有太多的数据,没有正确的模型。总的来说,很多地方需要人工监督。