原標題：是誰？催生了這波人工智能

這一波人工智能的熱潮

不是什么范式的改變

最終的突破

特別是強人工智能

一定會是

圍繞腦科學的進步

或是重新定義人工智能

那這一波熱潮

后面的動因是什么

是誰催生了它

是數據

是算力

的紅利

和由此而來

傳統算法的復活

何以如此

人臉識別

自動駕駛

安防監控

視覺識別

大量標注數據

數據的共享

再加上算力

GPU

專用芯片

讓算法研究者

能夠在有限時間內

實驗不同的算法

調試不同的參數

找出雖然不是全局

可能是局部的最優解

假設

沒有共享的數據

沒有強大的算力

一個數據集的創建

就要耗費研究者大量的時間

然后在一個數據集上

實驗一個算法

微調一個參數

就要耗費

數天數周甚至數月的時間

而一個優秀的研究者

有限的生命內

能做幾個嘗試

這不正好代表了

數據和算力的紅利

谷歌廣告

今日頭條

抖音快手

皆屬于個性化推薦

它們好的效果

更多來自于數據

谷歌同期的雅虎廣告

只有幾十萬個廣告主

所有的廣告創意

也就百萬級別

展示在上億的搜索結果中

再奇妙的算法

也難以給用戶帶來

千人千面的效果

而谷歌

幾百萬的廣告主

上億的的廣告創意

不同用戶不同的搜索不同的廣告

體驗和效果完全不一樣

同理于頭條

之前的個性化新聞

全國就幾十家新聞機構

產生的不同內容的新聞非常有限

要給不同需求的用戶

帶來超期體驗

客觀上就不可為

而到了自媒體時代

用戶就是創造者

不同的話題

都會有人去創造內容

每天形形色色

千奇百怪的文章

讓推薦和個性化

成為有源之水

得以讓用戶真正感知

個性化推薦的成功

正是數據的紅利

阿爾法狗

各種游戲

巨大空間搜素

強化學習

無監督學習

鑒于之前的算力

搜索的深度和廣度

嚴格的限制

得到局部的最優解

甚至都難以實現的

只能折衷折衷再折衷

必然效果受損

而當今強大的算力

創新用深度學習評估

當前的態勢

和預測

下一步的行動

是對阿爾法貝塔剪枝的顛覆

讓圍棋干掉了

人類最聰明的棋手

除了解決思路

當歸算力的紅利

在腦科學

或是其它范式到來之前

數據

算力

仍然會是人工智能的紅利

只是邊際效益遞減

谷歌量子計算的成就

算力會是數量級的提升

5G和IoT的普及

數據更是批量的暴漲

隨之

人工智能又會有新的高潮返回搜狐，查看更多

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