人工智慧有什麼特點？

人工智慧有什麼特點？

了解了人工智慧是什麼之後，這節新航路投教就來為大家拆解下人工智慧都有什麼特點。

首先要了解，如果要讓機器自身具有認知能力，那麼先要讓它通過學習來獲得認知模式。例如在量化投資領域，機器通過學習歷史股價走勢之後，形成了自己對股價漲跌的認知能力，從而可以對未來的股價進行預測。上一節介紹的「深度學習」演算法，實際上就是計算機使用的，用來進行自己學習的一種人工智慧演算法。

機器學習訓練的過程以及演算法，目前基本都是開源的，可以被直接免費使用的，甚至很多大公司提供的雲服務，可以直接解決這些技術問題。所以一個好的人工智慧系統，並不取決於這些技術因素，而是每個領域最核心的也是最有價值的東西--數據。

在人工智慧領域有句著名的話，用來描述數據的重要性，它就是「垃圾進，垃圾出！」（Garbage in, Garbage out!）。這句話的意思總結概括一下就是說，如果你利用一堆沒有價值的數據，去訓練自己的人工智慧系統，那麼最終你得到的系統也是沒有任何價值的。

由此可以看到數據的重要性，這也就是為什麼現在很多巨頭公司都慷慨的公開自己的演算法，讓別人免費使用，但卻不惜重金，去收購各個領域的公司，以獲得各行業的數據。

現有人工智慧的特點，基本可以總結為：弱人工智慧比人強，強人工智慧不如人！

弱人工智慧就是指應用到專一領域只具備專一功能的人工智慧系統，例如股價預測，無人駕駛，智能推送或者Alpha狗。這類應用涉及的領域非常專一，重複勞動量大，訓練數據體量異常龐大，涉及到複雜決策或分類難題。

強人工智慧就是指通用型人工智慧。目前人工智慧系統受限於學習能力、演算法、數據來源等，只適合訓練針對單一工作的弱人工智慧系統。況且人類目前對於自己的認知行為的研究尚且有限，更不要說開發出具有跟人類一樣認知能力的全能型人工智慧系統。

總結一下

今天你需要記住的幾個知識點：

1、人工智慧在應用之前要先用數據進行訓練。

2、數據的重要性「垃圾進，垃圾出」。

3、弱人工智慧比人強。

4、強人工智慧不如人。

本節讓大家了解了人工智慧的一些基本特點，下一節我們通過對一位大佬的經歷梳理，來看看目前人工智慧界頂級大佬都在玩啥。

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