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發(fā)展升維過程：簡單可見->復(fù)雜可見->不可見問題；
1簡單可見問題-鳥飛派仿生學
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在人類發(fā)明歷史上，很多領(lǐng)域早期的嘗試都是模仿人或動物的行為，因為這是最直覺可見，最容易想到的方法；比如人類在幾千年前就夢想著飛行，于是就開始模仿鳥，將鳥的羽毛做成翅膀綁在人的胳膊上往下跳，當然結(jié)果可想而知；后來人們把這種方法論稱作：“鳥飛派”，看鳥怎么飛，就怎么仿制；在初期人類的科技發(fā)明很多都是從仿生學開始；解決簡單可見的問題；
2復(fù)雜可見問題-因果數(shù)據(jù)樹分析
14世紀末期，明朝的士大夫萬戶把47個自制的火箭綁在椅子上，自己坐在椅子上，雙手舉著大風箏。設(shè)想利用火箭的推力人工智能推理，飛上天空，然后利用風箏平穩(wěn)著陸。不幸火箭爆炸，萬戶也為此獻出了生命；這是第一個設(shè)想利用火箭飛升的人；事實上萊特兄弟發(fā)明的飛機不是靠仿生學，而是空氣動力學；是利用數(shù)據(jù)分析建立的因果模型，通過計算設(shè)計出飛機的；人類通過大膽假設(shè)，小心求證實驗的數(shù)據(jù)分析的方法解決復(fù)雜可見問題；《自然哲學的數(shù)學原理》，使人類進入機械哲學時代，即萬事萬物都是由機械式的因果定律決定，事物都可以通過數(shù)學的因果原理描述；此時可稱為機械因果論；
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3不可見問題-人工智能時代
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在我們已知的世界里，各種由機械因果方法得出的物理定律，自然定律等勾勒而成，猶如一個大網(wǎng)編制而成；這是人類科技，簡單可見->復(fù)雜可見->不可見問題；發(fā)展歷程形成的；這些網(wǎng)格就是一條條由數(shù)據(jù)、數(shù)學、信息推導出的因果定律，但網(wǎng)格之間仍然有不可見的非因果卻相關(guān)性的規(guī)律的存在；比如亞馬遜會利用數(shù)據(jù)分析將男士護膚品和古代音樂相關(guān)的產(chǎn)品一統(tǒng)推薦；
白話人工智能，即以人類行為為研究對象的事情；人類的行為雖然很多，但是總量組合仍然有限的，比如說：我要吃飯，世界上有60億人的差異性，但是無論多大差異其產(chǎn)生的組合仍然有限的人工智能推理，相對于龐大的數(shù)據(jù)和計算機算力，“我要吃飯”這句話被統(tǒng)計出來的形式始終會被集中在一個區(qū)間；
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當下的人工智能是基于人類有限的行為組合，達到一定規(guī)模后就產(chǎn)生復(fù)疊性；由此只要收集足夠規(guī)模的對話數(shù)據(jù) ，就能被機器語音識別出大概率你所要表達的含義；這就是用無限數(shù)據(jù)統(tǒng)計推導有限組合的人工智能方法；你不用告訴機器如何做？只需要喂給它足夠多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)喂得越多，準確率越高；當然你也可以造出些新的“網(wǎng)絡(luò)語”使電腦無法識別，但隨著這個網(wǎng)絡(luò)語的使用規(guī)模達到一定層度，機器就明白其意義了；人工智能就是填充世界網(wǎng)絡(luò)里被遺漏的不被重視的不可見的數(shù)據(jù)規(guī)律；阿爾法狗就是通過自主學習計算所有圍棋高手的有限走法，通過算力速度從時間上戰(zhàn)勝圍棋高手；
的自動駕駛汽車也只能去“掃過街”的地方，對于這些已經(jīng)去過的地方，都收集了非常完備的信息，比如周圍目標的形狀大小、顏色，每條街的寬度、限速，不同時間段的交通情況，人流密度等；這些大數(shù)據(jù)被事先準備好，當自動駕駛汽車每到一處周圍的環(huán)境都是很熟悉的，他可以迅速被這些數(shù)據(jù)調(diào)出來參考；所有的駕駛組合，的大腦里都儲備好了；但是如果到一個新環(huán)境就歇菜了，這也是如此著急返回中國的原因，數(shù)據(jù)是人工智能的核心，沒有足夠的數(shù)據(jù) ，再強的智能也會水土不服；
世界即將由確定性，可見性的，陽性的因果網(wǎng)，進入不確定性，不可見得陰性的相關(guān)性填充替代過程；
【不可見問題-人工智能時代】本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助。