最后,是学怎么调这些参数了。但是有这些东西还不够,深度学习说实在的还会有一些挑战,最后贴贴补补还不能完成你的应用该怎么办呢?就要用巧妙的,非技术的方法,就是不要取代人,而是辅助人就好了。比如做安防的人,他不一定带着枪的机器人,他只要带着摄像头,拍出来的东西告诉人,这边动静,那边的窗子坏了,其实就够了,所以辅助人就够了。还有辅助医学,我们不是说取代医生,但是可以给医生做一些工具是完全可以的。第二,我们有容错的界面,其实搜索引擎就是容错的界面,界面设计的好也能弥补人工智能的不足。第三,怎么用草船借箭的方法,从用户那边拿多数据。我没有数据,就像当年孔明没有箭就是借来的。所以不一定是要买或者数据在有些例子是可以创造的。
最后,我们不要解决最大的AI问题,而是我们是不是能局限于领域一领域和场景?比如为什么要全天候无人驾驶,为什么在可控的领域做好无人驾驶呢?现在特斯拉的车,我们看到这次出车祸,就是它分不清巨大的卡车和天空的颜色。我们就找一个领域不会有巨大卡车出。而且阿尔法狗怕的是天黑、下大雪,我们就找一个不一样的场景。像在智能仓储里做一个插车机器人,这个仓库里灯光和环境是可控的,这里不会下雨和夏雪,不会有卡车出来。所以用一个聪明的局限领域来创造价值。
这是今天一张重要的PPT,但是我也能保证这张是有错的,因为没有人可以预测未来。我们相当看好大数据,尤其是刚才谈的金融领域,因为它有最大的黑盒,能够产生最大的效应,也能吸引最大的应用。在感知方面有一个误解,就是自然语言理解。就是听到语音了,变成字了,我就懂了。因为人是很容易懂的。但是听,识别你讲的字,和懂你的意思还是有一个特别大的鸿沟。这点我觉得至少五年,甚至十年的时间才能突破。
人方面都想做家庭机器人,我们认可是有商业价值,能挣钱,省钱的,而不是家里有两条腿、两个手的人在家里跟你打打招呼的,这样是不能满足家庭期望值的,这个在日本可能是可以的,但是我不认为有一定的代表性。
这样的机器人好玩儿,可以做老人陪伴,可以做小孩的玩偶,但是就是这么多了。要期待它帮你炒菜、扫地,成为家庭主妇,或者家庭的新的一员或者新的电器,这个还是一个天方夜谭。当然你很聪明的把这个机器人做成了一个音响,或者做成了陪伴老人的小机器,像我们投资的小鱼在家,当然也是可以做的。
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