人工智能小冰是真的吗，人工智能小冰是什么原理

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可以预见的是，真正、全面的人工智能还需要很多时间，需要很多耐心！

现在的人工智能，对场景要求很高，基本只能做好某一项指定的、单一的工作。就比如，通过提升数据量和网络复杂度，现在的视觉识别能达到比人肉眼，更高的人脸识别能力，但这一方法却不具备泛化能力，换一个猫脸、或者狗脸就要重新训练或者修改网络！

难怪CVPR2019程序主席Derek Hoiem说，现在的计算机视觉处于黄金时期，但它依靠的只是记忆，并非真正的智能！

小冰就是微软小冰，也入驻了平台，很早之前就有了。“微软小冰” 是微软（亚洲）互联网工程院基于2014年提出建立的情感计算框架，通过算法、云计算和大数据的综合运用，采用代际升级的方式，逐步形成向EQ方向发展的完整人工智能体系。微软小冰是微软人工智能三条全球产品线之一。它的产品形态涉及对话式人工智能机器人、智能语音助手、人工智能创造内容提供者和一系列垂直领域解决方案。所以入住头条的小冰并不是炒作，而是为了采集数据进行人工智能的训练，让她变得更加的智能和完善，但从现阶段来说，小冰还没有达到真正的人工智能，只是更高层次的大数据应用而已。

人工智能需要什么样的技术突破？

人工智能的圣杯——创造接近模仿人类智能的软件——仍然遥遥无期。但是2014年，机器学习软件取得了重大进步，可以从经验中获得能力。从生物技术到计算机等领域的公司转向这些新技术来解决棘手的问题或开发新产品。

人工智能领域最引人注目的研究成果来自深度学习领域，其中包括使用原始模拟神经元处理数据。

深入学习的工作通常集中在图像上，这对人类来说很容易理解，但对软件来说很难破译。脸谱网的研究人员用这种方法制造了一个可以告诉几乎和人类一样，两张不同的照片是否描绘了同一个人。谷歌炫耀可以用短句描述场景的系统。

这样的结果导致了领先的计算公司激烈竞争人工智能研究人员。谷歌为一家名为深度思维年初。当...的时候麻省理工学院技术评论今年晚些时候，他找到了公司创始人戴密斯·哈萨比斯，解释了DeepMind的工作有多深入由对人脑的突破性研究形成。

昵称为“中国谷歌”的搜索公司百度也在人工智能上投入巨资。它在硅谷建立一个实验室将现有研究扩展到深度学习，并与谷歌和其他公司竞争人才。斯坦福人工智能研究员和曾经的谷歌合作者吴恩达被雇佣来领导这项工作。在我们特征长度轮廓他解释了人工智能如何将从未上过网的人变成百度网络搜索和其他服务的用户。

机器学习也是今年来自计算巨头、小型初创企业和计算机行业以外公司的新产品的来源。

微软利用其对语音识别和语言理解的研究创建虚拟助手Cortana，它内置于移动版的视窗中。该应用程序试图与人们进行来回对话。这既是为了让它更可爱，也是为了帮助它了解出错时出错的地方。

初创公司推出了将机器学习用于各种任务的产品，如帮助你怀孕,让你控制家庭带声音的电器，以及通过短信制定计划。

人工智能最有趣的一些应用出现在医疗保健领域。国际商用机器公司现在接近看到它的一个版本危险！获奖的沃森软件帮助癌症医生使用基因组数据为患者选择个性化治疗计划。将机器学习应用于基因数据库使一家生物技术公司能够发明一种非侵入性测试，防止不必要的手术。

随着谷歌、亚马逊和其他大型计算公司开始涉足基因数据领域，在基因数据上使用人工智能技术可能会变得更加普遍存储数字化基因组。

然而，最先进的机器学习软件必须经过大型数据集的培训，这是非常耗能的，即使是对于拥有复杂基础设施的公司来说也是如此。这是一种新型的激励工作“神经形态”芯片松散地模仿神经科学的想法。这些芯片可以更有效地运行机器学习算法。

今年，国际商用机器公司开始生产一种原型大脑启发芯片据说可以大量使用来建造一种专门用于学习的超级计算机。通用汽车公司和波音公司拥有的HRL研究实验室开发的一种更紧凑的神经形态芯片，乘坐小型无人驾驶飞机飞行。

所有这些人工智能的快速进步让一些人思考这项技术可能带来的负面影响和长期影响。一名后来加入谷歌的软件工程师警告说既然机器可以破译图像，我们对隐私的本能必须改变。

展望未来，生物技术和卫星企业家马蒂娜·罗斯布拉特预测我们的个人数据可以用来创造智能数字二重身有自己的生活。西雅图艾伦脑科学研究所的首席科学官、神经学家克里斯托弗·科赫警告说，尽管智能软件永远不会有意识，如果设计不正确，它仍然会伤害我们。

现在的AI技术主要关注点还是在数据的分布上，但是一直学习数据分布并不能真正解决智能的问题，只是因为人类的大部分行为会倾向于表现出某一种分布特性，但是学习分布会存在一些问题：

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1. 需要大量训练数据来形成模型

2. 训练数据如果不能反映到实际情况的时候，会导致模型本身的性能非常差

所以AI需要改变目前的设计方式，改变学习的方式，从分布学习转移到推理关系的学习，也会提高小数据量条件下的模型训练工作。

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