当然，如果是人工智能连这样的抱怨都没有。人家就发了，你要发多少条都可以。这是机器和人类思维方式一个重大的区别。我们人类所谓有文化的人是什么人?这个人很了不起，很有学问是什么人?我们受教育堆积起来这样的过程，总试图对世界进行简化和抽象的理解，我们从上学第一天起学的字词句篇章，公式、原理、伦理都是试图用简洁的方法理解这个世界。人类知识史上最伟大的原则是奥卡姆剃刀原则，如无必要，勿增实体。就是怎么简单怎么来。

　　人类的思维习惯是怎么简单怎么来，机器的习惯是怎么复杂怎么来。所有这些理论的结晶只是对世界抽象简化理解的结果。如果是机器的世界是这样觉得，原来牛顿和爱因斯坦的世界观是因为速度的不同。那好，把整个宇宙观分成3000等分，如果愿意分成一亿个等分。我们理解人类还需要进行抽象，比如说朝阳区群众，深圳南山区群众，对人工智能不存在这个词，你就是你，在你身上贴各种各样的标签，这个标签也会复杂到难以想象。

　　我们每个人心里都知道，我们都不是纯粹的男和女，人工智能会给你56种以上的性别标签，年龄叫什么标签?如果人工智能愿意的话，可以把你的年龄精确到每一秒，给每个人无穷的维度。一家店怎么可能是人工智能运行的结果?人工智能运行的亚马逊的店，有3亿个客户，就运行3亿个店给你了，每个人看到的亚马逊不一样。我们原来人类文明所有的基础对它来说都不存在。它用最复杂的方式，它一出手我们就没法理解的方式在构建它自己的逻辑。

　　所以人工智能为什么在2016年爆发了?就是因为驾驭这个复杂的因素出现了。业界公认2016年人工智能的爆发三大原因，算法、硬件、大数据的进步。算法的进步，你们愿意听我说吗?我是搞不懂的。但是有人告诉了我很多词，就过吧。我们再来看硬件的进步。你们愿听我说吗?我也不知道。但是，人工智能核心硬件叫做GPU，这个领域领先的公司英伟达2016年股价从30美元涨到了100美元，但是好消息他的创始人是华裔，硬件、GPU有多重要，大家回去自行百度，重点是大数据。

　　为什么大数据这么重要，因为这是这一轮人工智能算法的核心，深度学习。咱们别说那么多虚的，简单描述一个原理。我们假设教机器认出一只猫怎么办?就是这个家伙，原来的方法是这样。我们描述和刻画这个猫的特征，眼睛什么样，胡子什么样，花纹什么样，用一堆条件认出一个结果。叠加无数的条件，但是这一轮人工智能深度学习的算法不是这样，不用条件。直接给猫一百万张图片，多吗?200多张，人工智能教机器认猫，至少是这块屏的1万倍，告诉你这里有猫，自己去定规则，自己想办法，什么办法我不知道，因为你太复杂了。

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