2020，对于中国乃至全世界来说，都是不平凡的一年。新冠疫情成为2020年的主要事件，它占据且影响到了每一个人的生活，或多或少，我们的生活都因疫情而改变。在这样的一年里，我们经历了太多第一次，见证了太多故事和变化，催生出了太多感悟，积攒了太多表达。时值2020年末，网易态度公开课《有话要说2020封箱大课》现场邀请8位行业领袖、营销专家、专家学者从各自不同视角，说出各行业各这一年的感悟，分享思维的价值。
SAS中国首席行业顾问黄海以《人工智能的神话、现实和未来》为主题，结合人工智能的发展历史与不同场景下的应用实例，与大家一同探索数据分析的边界，分享数据分析技术在行业内的运用。
什么叫做人工智能？
人工智能是一种计算机技术，它能够让计算机去完成传统意义上只能由人完成的任务。第一，关于数据。人工智能技术就是从数据中发现我们的偏好，把这样的模式和习惯提炼出来变成机器的智能。第二，关于算力。越来越多的数据需要进行处理，这需要耗费大量的算力，我们现在有许多开源社区，提供各种各样开源技术。第三，关于算法。算法是让数据从纯粹的数据变成智能的转化过程，所谓算法就是一串有逻辑的计算过程，把我们的原始数据变成我们最终想要的一个结果。
ImageNet算法识图竞赛
人工去标识图片，错误率大概在5%左右，也就是说，一百张图片由一个成年人去标识，大概会有5张是不准确的。这张图里，我们可以看到，从2014、2015年开始，计算机识别图片的准确率已经超过了人类。
另外一个维度，我们可以看到，2015年ImageNet冠军的神经网络层次达到了152层，它是一个非常庞大的神经网络。
计算机是如何识别人脸的呢？
层神经网络。对于计算机而言，每一张图片就是一个大矩阵，通过卷积提炼特征，通过池化降维，多次卷积加池化后，最终进入到了多层神经网络进行模型训练。
人工智能是不是会变得有意识？
第一，人工智能在很长一段时间内和意识是没有关系的，原因在于机器对人的意识怎么产生完全没有概念。
第二，人工智能到目前为止依然缺乏常识。虽然整个业界采用知识图谱的方法来去管理这样的常识。但是这样的知识图谱是没有办法自动更新迭代的，所以现在的人工智能依然缺乏常识。
第三，人工智能无法进行因果推理，进行自学习。人工智能是没有常识的，没有办法去建立假设进行因果推理，算法也没有办法进行实验的设计，它需要人进行补足，帮助它构建数据集，在这样的基础上，人工智能技术才能对数据进行学习，帮助我们找到最优的答案。
人工智能未来的几大趋势
第一，可解释的人工智能。我们需要人工智能可解释，是因为我们可以基于它的逻辑去迭代优化它、去改进它。如果人工智能里的算法不可理解，不可预知，也无从管理的话，业务人员则无法使用它。
第二， 可管理的人工智能。我们越来越多地发现，很多企业正在构建一个全流程的模型管理平台。我们需要构建一个统一的开发环境，完整的灰度发布环境和生产环境，让人工智能生产过程在一个可控环境下进行。
第三，创造价值的人工智能。不管我们怎么去发展这样一个技术，归根结底是为业务服务的。SAS在这个领域有非常多的优势，不仅为企业提供完整强大的人工智能建模平台，同时还帮助客户构建自己的人工智能应用。所以算法和技术一定要和业务场景、行业场景结合，创造最终的人工智能价值。
最后，善良的人工智能。我们希望能够用这样的技术去做一些有善良的事情或者善良的行为。比如说SAS一直致力于使用人工智能的技术，为社会、为公益去做有价值的事情去改变社会，让社会变得更美好。我们希望人工智能能够为每一个人服务，能够无处不在。
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