《人工智能三部曲》读书笔记

《人工智能哲学》[美]拜伦·瑞希
译者：王斐
出版社：文汇出版社
出版时间：2020-05

人工智能AI是如何工作的呢？
构建AI有三种不同的方法。

• 经典AI
• 专家系统(expert system)
• 机器学习

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假设你想制作一个AI告诉农民何时播种。

一、经典AI

  在AI研究的早期，科学家认为这种方法是最有效的。
  经典AI全面考虑所有的影响因素(例如土壤类型、作物、降雨量等)，并围绕这些因素建立模型，对它们进行相应的加权，从而做出决策，为农民提出播种时间的建议。

二、专家系统

  召集一百位最有经验的农民，让他们写下他们所知道的关于种植的每一条规则。将这些规则导入系统并进行整理，然后你输入相关变量，系统将根据这些规则提出建议。这就是专家系统的开发过程。

三、机器学习

  机器学习指的是一个过程，通过这个过程，你可以获取所有农民何时种植以及产量多少的数据，然后用一台计算机来发现规则，通过历年的数据回顾会发现，某些规则使产量最大化了。
  然而，机器学习的棘手之处在于，尽管它的建议可能行得通，但人类却无法理解。例如，“机器学习AI”可能会建议：“3月12日种玉米。”如果你问：“何出此言？”假设这个建议是叠加了很多因素得出的，也许AI就很难梳理出一个答案来回答你。

四、大数据

  正是这最后一个领域“机器学习”的进步推动了人工智能的发展。大型数据集合，俗称“大数据”，联合强大的计算机和精巧的算法，在很大程度上促成了当下人们对AI及其前沿进展的再度关注。