进入机器学习时代，怎样才能抓住机遇？
1985年我第一次用电脑做研究和工作。
我在双子城读大学，仍记得从使用dos版本的word，后来升级到windows的第一个版本的过程。过去人们常常嘲笑计算机实验室里巨型计算机的庞然大物，但人们私下里也会暗暗猜测未来将要发生什么事。
确实如此。信息时代始于1965年，当时戈登摩尔发明了摩尔定律。这一切都是关于计算能力的升级，对于当时即将到来的信息时代发挥了至关重要的作用。一些人认为，信息时代早在电力取代蒸汽动力之前就开始了。也有人认为信息时代的开始是美国的图书馆系统在20世纪30年代开始扩张的时候。
谁知道呢？但是我认为——当每个人都能在一台个人电脑上获取信息时就信息时代就真正开始了。那基本上是1985年左右。我们可以就一件事达成一致，那就是信息是无处不在的，这是大家所公认的。但是现在，我们正准备迎接另一种改变。
利用我们的数字未来，经济大师安德鲁麦卡菲和erikbrynjolfsson提出，我们现在处于“机器学习”时代。他们指出了另一个重要的时刻，这可能和摩尔定律一样重要。去年3月，人工智能机器人终于打败了世界围棋冠军，赢得了四场比赛中的三次。
当然，准确地指出机器学习时代的开始也很困难。打败围棋棋手是一个里程碑，但我的孩子们多年来一直依赖gps定位系统，他们并不知道如何阅读普通地图。如果没有手机，他们就会迷路。他们已经在依靠一台“机器”来代替人类的思维和推理。近几年，我已经没有在浏览器中查找影院的放映时间，我都是把它交给我的iphone上的siri来查找。自2015年以来，我一直在用亚马逊echo扬声器来控制家里的恒温器。
在他们的书中，迈克菲和brynjolfsson对这种激进的转变提出了一个有趣的观点。对于任何在人工智能领域工作的人来说，把信息时代留在身后，这多亏了众包数据的努力。但这不仅仅是在kickstarter上创建一个账户，当它能够访问成千上万的用户所产生的数据时，人工智能就会活跃起来。而且数据越多，其质量就越高。为了打败围棋冠军，谷歌deepmind使用了一个真实的人与人之间的比赛数据库。如果没有众包数据，人工智能就不可能存在。我们在聊天机器人和语音机器人中看到这一点。最好的机器人知道如何适应用户，知道如何利用以前的讨论作为改进人工智能的基础。
就连“机器学习”这个词也隐含着众包的含义。机器从人群中学习，通常是通过收集数据。我们看到，与其他机器学习模式相比，自动驾驶汽车更具有活力。汽车通过观察人们在路上行驶的传感器来分析成千上万的数据点。特斯拉的models一直是利用众包数据技术。现在，通用汽车正在测试在真实道路上的自动驾驶汽车，很明显，整个项目是一种确保汽车能理解所有现实世界变量的方法。
但讽刺的是，机器时代仍然是人力驱动的时代。在书中，作者解释了从蒸汽动力转换到电力的过程需要很长时间。不是每个人都赞同。不是所有人都看到了价值。当我们尝试人工智能、测试和重新测试算法，并将机器人部署到家庭和工作场所时，我们必须记住，只有随着众包数据的改善，机器才会得到改善。
但就目前而言，我们仍处于完全控制之中。
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我在双子城读大学，仍记得从使用dos版本的word，后来升级到windows的第一个版本的过程。过去人们常常嘲笑计算机实验室里巨型计算机的庞然大物，但人们私下里也会暗暗猜测未来将要发生什么事。
确实如此。信息时代始于1965年，当时戈登摩尔发明了摩尔定律。这一切都是关于计算能力的升级，对于当时即将到来的信息时代发挥了至关重要的作用。一些人认为，信息时代早在电力取代蒸汽动力之前就开始了。也有人认为信息时代的开始是美国的图书馆系统在20世纪30年代开始扩张的时候。
谁知道呢？但是我认为——当每个人都能在一台个人电脑上获取信息时就信息时代就真正开始了。那基本上是1985年左右。我们可以就一件事达成一致，那就是信息是无处不在的，这是大家所公认的。但是现在，我们正准备迎接另一种改变。
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当然，准确地指出机器学习时代的开始也很困难。打败围棋棋手是一个里程碑，但我的孩子们多年来一直依赖gps定位系统，他们并不知道如何阅读普通地图。如果没有手机，他们就会迷路。他们已经在依靠一台“机器”来代替人类的思维和推理。近几年，我已经没有在浏览器中查找影院的放映时间，我都是把它交给我的iphone上的siri来查找。自2015年以来，我一直在用亚马逊echo扬声器来控制家里的恒温器。
在他们的书中，迈克菲和brynjolfsson对这种激进的转变提出了一个有趣的观点。对于任何在人工智能领域工作的人来说，把信息时代留在身后，这多亏了众包数据的努力。但这不仅仅是在kickstarter上创建一个账户，当它能够访问成千上万的用户所产生的数据时，人工智能就会活跃起来。而且数据越多，其质量就越高。为了打败围棋冠军，谷歌deepmind使用了一个真实的人与人之间的比赛数据库。如果没有众包数据，人工智能就不可能存在。我们在聊天机器人和语音机器人中看到这一点。最好的机器人知道如何适应用户，知道如何利用以前的讨论作为改进人工智能的基础。
就连“机器学习”这个词也隐含着众包的含义。机器从人群中学习，通常是通过收集数据。我们看到，与其他机器学习模式相比，自动驾驶汽车更具有活力。汽车通过观察人们在路上行驶的传感器来分析成千上万的数据点。特斯拉的models一直是利用众包数据技术。现在，通用汽车正在测试在真实道路上的自动驾驶汽车，很明显，整个项目是一种确保汽车能理解所有现实世界变量的方法。
但讽刺的是，机器时代仍然是人力驱动的时代。在书中，作者解释了从蒸汽动力转换到电力的过程需要很长时间。不是每个人都赞同。不是所有人都看到了价值。当我们尝试人工智能、测试和重新测试算法，并将机器人部署到家庭和工作场所时，我们必须记住，只有随着众包数据的改善，机器才会得到改善。
但就目前而言，我们仍处于完全控制之中。
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