4、人工智能新革命：从自上而下到自下而上的转变

人工智能新革命：从自上而下到自下而上的转变

在科技发展的浪潮中，人工智能领域正经历着一场意义深远的变革。曾经，当有人谈及代码能够学习、适应和改进时，很多人对此持怀疑态度。就像我初次听到德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）讲述相关理念时，也直接否定了他的观点。我难以理解，若有人为计算机编写游戏程序，程序怎能超越编写者的水平呢？但如今看来，当初没有支持这样的创新想法实在是一大憾事。

数据：人工智能革命的催化剂

近年来，数据的爆炸式增长成为了人工智能新时代的核心驱动力。有一个惊人的事实：全球 90% 的数据是在过去五年内产生的。每天互联网上会产生 1 艾字节（等于 10¹⁸ 字节）的数据，这大约相当于 2.5 亿张 DVD 所能存储的数据量。人类现在两天产生的数据量，相当于从文明起源到 2003 年所产生的数据总量。

数据对于机器学习的重要性不言而喻。在过去，由于缺乏足够的数据环境，算法难以进行学习和演化，就如同孩子被剥夺了感官输入，大脑虽有学习的潜力，但因缺乏刺激和经验而无法正常发展。如今，大量的数据为算法提供了广阔的学习空间，这也使得数据被比作 21 世纪的新石油。像 Facebook、Twitter、Google 和 Amazon 等科技巨头，凭借获取大量用户数据而占据优势。我们在享受服务的同时，也在不经意间将自己的数据提供给了它们。例如，使用 Waze 导航时，我们会为了获取最佳路线而提供自己的位置数据。然而，很多人并未意识到这些数据交易的价值，往往以微薄的回报放弃了宝贵的数据。

机器学习的核心原理

机器学习的核心在于算法能够根据反馈调整自身策略。当算法的输出结果未达到目标时，反馈会揭示错误，进而调整算法的方程，使其下次避