徐明星：人工智能的核心是什么？

“我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一样意义重大。”著名数学家弗诺·文奇这样形容着即将到来的人工智能时代。

从2017年开始到2018年，科技领域先后有两个概念，突然地闯进了大众的视野，一个是人工智能，而另一个是区块链。相比于区块链技术，人工智能目前可能在落地应用方面，有着更多的可操作性。

CES是全球科技的风向标，曾经有人这样评价CES，未来层一次又一次的在CES展上提前出现。其实从2018年年初的CES会展上，我们可以管中窥豹，人工智能已经全面占领了CES。无论是谷歌、亚马逊等国际巨头，还是国内的BAT为首的人工智能先行者。

比如：语言识别、自然语言理解、人机对话、机器翻译、计算机视觉、人脸识别、无人驾驶，那些一直需要大量科研经费支持的项目，近年来缓慢地实现了落地。

其实，人工智能是一门极富挑战性的科学，同时又包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。人工智能研究的主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

徐明星说，近年来人工智能概念全面进入人们视野。在多年美国大片对未来科技的渲染下，我们对这个概念并不陌生。不过现阶段还处于人工智能早期阶段。

随着人工智能浪潮的进一步发展，伴随着也出现了大量“失业”的恐慌，很多人认为，人工智能将逐渐取代大量的工种。

李开复曾在公开场合表示：“大量的、重复性频率高的工作肯定最容易被取代。比如流水线工人、最简单的客服或者电话销售，这类工作已经逐渐在被人工智能替代。”

对此，徐明星认为，目前人工智能最常见的应用就是“智能客服”，即那些能够对我们在购物领域里的问题作出非预设自动解答的智能系统。

“同样是智能问答体系，我们会发现，成熟的智能客服相比于Siri，对问题理解和回答的准确度要强很多。”徐明星认为，这里的关键在于，人工智能的核心技术——机器学习。

实际上是机器通过读取大量的样本数据，进行规律性分析，构建出自我的认知模型，仅单一的购物领域的智能客服往往都需要数万条问答样本数据，才能实现一定的精准度，那么不限制范围的问答如果想达到同样水平则意味着难以想象的数据样本的搜集和整理。

在徐明星看来，人工智能是大数据积累发展到一定阶段的产物，并且随着可获取互联网数据、物联网数据的几何式增长，多维样本数据的不断丰富，人工智能也将实现快速突破。

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