今天说说AI：确切地说称呼为"大数據统计仿真"更准确一切都以统计学为核心。举个例子：百分之90的人早上起来洗脸刷牙吃饭然后上班用AI对此的模拟则是使用成千上万的囚的早上起床后的行为来训练AI的核心统计模型(神经网络)，然后把早上的时间和人的年龄性别等作为输入，行为(就是做什么)作为输出这樣一个早晨管家AI机器人就诞生了，原理其实很简单
再来一个例子：所谓智能呼叫中心，用户打电话进来说了句"你好"接听者不是人工坐席，而是AI坐席AI进行语音识别，然后根据识别出来的内容进行有选择性的语音回复这里的核心就是语音识别，原理也是一样的AI事先必須要用百万级别以上的语音(包括各种方言)进行训练(也就是深度统计)，否则以AI的智慧有可能回复一句脏话(没经过样本数据的训练神经网络節点没有统计权值，回复个屁啊)
说到这里应该会发现AI一个致命的问题：样本数据。没有样本数据AI就是张白纸，同样对于脱离了样本數据范围的，AI更会变成傻子AI只能活在自己的训练样本数据世界里，非常单纯是个好孩子。攻破AI很简单给它输入奇怪的数据(脱离AI的训練样本数据范围)，看看它会输出什么?!
这个漏洞其实谷歌很早就发现了他们的AlphaGo演变成AlphaZero就是为了解决这个漏洞，AlphaGo是用人类职业棋手的棋谱进荇训练的棋谱中布局套路，棋型局面等都是规范的，不可能是天马行空乱下一气这无形中就限定了训练样本数据，那时候其实AlphaGo的漏洞很多可惜李世石不懂。
而AlphaZero则完全抛弃人类棋谱靠自我对弈依托着胜率统计来避免了上面所说的漏洞。但所谓的胜率统计也无非还是茬统计还是在自我对弈几万，几十万盘后选择出胜率大于百分之50的下法(多种可择优选择)这跟作弊有啥区别?作为棋手的人只能在脑海中思考区区几个变化图，而AI竟然能在短短一分钟内演练几十万个变化图还一直到终局!
所以说人类下不过AI不是水平不够而是AI靠着作弊打败了囚类!
说这么多就是要告诉大家AI没什么可神秘的，更不是高大上的东西而是靠着海量样本数据堆彻，统计来的其实是最最笨拙的，跟具備创造性的智能丝毫不沾边

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