人工智慧和人腦

大數據，深度學習，人工智慧，並不是什麼高深莫測的東西，因為我們有大腦，如果說機器擁有存儲和處理大數據的優勢，可人腦擁有從小樣本中很好的學習能力，這就造成了目前所有的演算法都不如人類的學習能力，所以演算法需要更多的數據進行訓練，但人類能夠從少量學習中獲取更多的知識並將舊知識，用於新的經驗，而機器還不行。

就像小朋友們只看過一張貓的圖片，就能識別出貓這個動物，而且還能把貓抽象出來。

而機器需要幾萬張圖像去訓練，才能相對準確的識別出哪些圖像是貓。

那麼，我們如何定義人工智慧，或者說什麼才算是人工智慧？

「圖靈」曾經給出一個定義的方法，就是當你在跟10個人文字聊天時（包含機器人和人類），你無法分辨出哪些是機器人的對話，這時就可以算是人工智慧。

大家可以在我的公眾號跟我的機器人說話，你是否能夠分辨出來回答你的是人還是機器人，可以嘗試一下。

人工智慧技術現在廣泛的應用在各個領域，比如教育，醫療，金融等等。

簡單來說，我們讓機器代替人腦去分析一些事情，這就是人工智慧的一種解釋。

基於行為軌跡信息，我們通過循環神經網路RNN演算法深度挖掘個體間的關聯關係，更有效的判斷人與人間的親密度，從而判斷孤僻人群，過宅人群和群體事件等風險行為。

這些都是賦予機器人腦的分析能力。

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