CrashCourse AI系列课程第1集：什么是AI

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以下文章来源于大小孩er ，作者墨先sen 大小孩er

创新教育产品经理&学习科学研究僧

CrashCourse AI系列课程第1集：什么是AI;

依旧是人类主持人Jabril和他的AI机器人John Green Bot.

AI无处不在，它帮助银行做出贷款决定，帮助医生诊断患者，甚至在我们的手机上自动填充文字，又在视频网站上推荐以后要观看的视频。不得不承认，AI已经对我们的生活产生了巨大影响。

人们对它的态度也是两极分化的。我们中有些人认为AI会对世界带来积极的改变，如自动驾驶将终结交通事故；又如给老人良好的、个性化的护理。

另一些人担心AI会导致来自持续不断的监视、自动化会替代人类的工作，甚至，机器人可能会试图杀死我们所有人。

（当然，这里的机器人不包括John Green Bot）

以Siri为例，当我们与AI互动时，我们问Siri：”人工智能会杀死我们所有人吗？”

Siri回答：“我还不能理解这句话.”

显然，人们担忧的负面结果还很遥远。

现在要了解人工智能的发展方向以及我们在AI革命中的角色，我们必须了解AI是如何发展到今天的。

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什么是人工智能

如果我们主要从电影和书本中了解人工智能，AI就是任何可以像人一样思考的机器的模糊标志。

科幻作家喜欢想象一个更广义的人工智能，它可以回答我们可能遇到的任何问题，可以做人类可以做的一切。

但这种僵化地思考AI是不现实的。

科幻作家喜欢想象一个更广义的人工智能，它可以回答我们可能遇到的任何问题，可以做人类可以做的一切。

但这种僵化地思考AI是不现实的。

人工智能可以解释数据、从数据中学习，并应用这些知识来适应或实现特定的目标。

如今，“从数据中学习”有一种新的路径（将在第4集中介绍）。

例如，我们给John Green bot加载一个新的程序，这个程序会看很多照片，有些是Jabril，有些不是，然后进行学习。然后，给John Green bot看一张新拍的照片，如能准确判断出是否是Jabril，我们就说John Green bot具备一些人工智能的功能。

以上是一个具体的照片和具体的二分类任务，机器人只能分辨是或不是，他还无法导航到指定地方或进行有意义的对话。AI做不了人类能做的大部分事情。

但是，即使对人工智能的定义更为有限，人工智能仍然可以发挥作用。当我们在商店或者网上购物时，AI决定库存多少；当我们滚动浏览Instagram时，AI会选择不同类型的向我们展示；人工智能有助于确定我们的汽车保险价格或是否获得贷款。人工智能甚至影响重大的人生决策。就像您提交大学（或工作）申请时；应用程序AI可能会在人介入之前对其进行筛选。

人工智能和自动化正在改变从商业到工作的一切方式，就像18世纪的工业革命一样。这种变化是全球性的，有些人很兴奋，有些人对此感到恐惧。但是无论哪种方式，我们都有责任了解AI并弄清楚人工智能将在我们的生活中扮演什么角色。

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人工智能的过去

人工智能的历史并不悠久，人工智能一词在一个世纪前甚至还没有，它是由计算机科学家约翰麦卡锡于1956年命名的。他用它来命名“达特茅斯夏日人工智能研究项目。”简称为“达特茅斯会议”。

很多计算机科学家、心理学家和数学家参加的这个会议持续了八周，这些学者当时对人工智能非常乐观甚至有所夸大。

马文明斯基（Marvin Minsky）是当时参会的一位才华横溢的认知科学家，他也有一些关于技术，特别是人工智能荒谬的错误预测：1970年，他声称在“三至八年，我们将拥有一台与普通人类一样智慧的机器。”

事实上，现实还差得很远。达特茅斯会议的科学家们严重低估了人工智能需要解决真实复杂的世界问题所需的数据和计算能力。

人工智能刚开始被创造出来时没有“知道”任何东西，就像人类的婴儿一样：婴儿用感官感知世界、用他们的身体与环境互动，并从互动的结果中，经历数百万次这样的数据收集，学会说话，走路，思考。

现代AI系统只是机器中的程序，需要为AI提供大量数据。另外，我们必须用标签来标记数据AI正在尝试学习所有的信息。然后，人工智能需要功能强大的计算机使所有数据有意义。

所有这些在1956年都不具备。那时，人工智能可以分辨出三角形和圆形之间差异，却无法在类似的照片中像John Green-bot一样识别人脸。

直到2010年左右，该领域基本上冻结在所谓的AI寒冬中，最后半个世纪中还有很多变化带领我们走向了AI革命。

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AI革命

有人云“历史提醒我们革命不是那么多偶然事件，而是一个过程”。AI革命并非始于单一事件，想法或发明。人工智能发展至今是因为很多偶然和计算领域的两个重大发展。

1.强大的计算能力

最初的发展是在数据处理的计算能力和计算机速度方面有巨大的增长。在1956年的达特茅斯会议期间，最先进的计算机是IBM 7090，它填满了整个，把数据存储在巨大的盒式磁带上，并通过纸打孔的形式接受指令。

IBM7090每秒可以做到200,000次操作，如果换做人来做，需要55个半小时。当时这已经具备足够了计算能力去帮助美国空军的导弹预警系统。

但是，人工智能需要使用更多的数据进行更多的计算。计算机的速度与晶体管的数量有关。自1956年以来，工程师每两年左右就在相同数量的空间里将晶体管的数量增加一倍，因此计算机变得越来越快。

2007年发布第一部iPhone时，它每秒可进行约4亿次操作。十年后，苹果表示iPhone X的处理器可以每秒执行约6000亿次操作，就像口袋里有超过一千个原始iPhone。

像IBM 7090一样具有计算功能的现代超级计算机可以完成每秒30次万亿次运算。

换句话说，一台现代超级计算机的一个程序每秒的计算，IBM 7090需要花4,753年的时间。

因此计算机开始拥有足够的计算能力来模仿某些大脑功能，在2005年左右，AI寒冬开始出现解冻的迹象。

2.海量的数据

第二个推动AI革命的是您正在使用的：互联网和社交媒体。在过去的20年中，我们的世界变得互联互通。无论是使用手机直播，还是使用，我们都身处其中。

当我们上传照片、点击链接、网购、网络叫车等，都会生成数据。即使处于离线状态，例如贷款买车、在机场使用护照，这些数据集最终会出现在更大的系统中。

我们拥有如此丰富的数据和赋予意义的计算能力，AI革命发生了。

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结语

AI极大地影响着我们的生活,并且这种影响在持续增长。通过CrashCourse AI系列课程，我们将学习AI相关知识，我们可以做出将有助于引导AI革命的“小决定”，如此，每天都在一起创造AI的未来。

（完整视频）

下一集，我们将开始深入技术，如监督学习，无监督学习和强化学习，探讨优化机器学习算法的方法。

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原标题：《CrashCourse AI系列课程第1集：什么是AI》

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