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其实，ai不止是一项科技，更是一种文化，一种观念。自2016年alphago在围棋系列赛中战胜职业棋手以来，ai已经开始在某些领域中取得进展，并且在某些问题上实现了突破。在最近的新闻中，谷歌发布的两张miranda照片不仅仅是事实，还再次为我们揭开了ai正在开始各领域进行科学研究的新面貌。
人类理解ai的门槛日益提高尽管ai正在取得突破性的进展，但对于人类来说，它们依然是个未知的门槛。谷歌为我们展示了一个非常好的例子，他们把ai图像分类任务（imageclassificationproblem）的结果分享给了google的imagenetclassificationai竞赛委员会（iclr2018），这里聚集了世界最顶尖的训练数据集，其中包括1499万张图片。大家都认为，当有人工智能能够像人类一样理解图像的时候，科技已经非常发达了。
但如果ai分得更多的图片，人类就需要训练更多的机器才能得到这样的结果。如果要实现这样的目标，最好就是，在学习的过程中，不断地将一组图片数据训练集合并成为一组由3000多万张不同类别的图片数据组成的数据集。这对于研究人员来说也是个复杂的任务，虽然有这样的数据集，但是实现人工智能对专家来说依然是个无法回避的问题。那么，未来ai的主要方向有哪些呢？
尽管那些让人们担心人工智能是否能够自己做研究的人们担心自己手上的机器太笨，但是他们仍然认为我们还有更好的技术能够获得改进。他们的担心和担心的人工智能技术结合起来，提醒我们需要有更好的办法。这是ai的机遇，也是最大的挑战。正如在此次miranda的发布会上，作为谷歌的首席科学家，seanye提到：“这是一个从100万幅图片中识别出25万张最佳的图片数据集。这是一个未来，这也是我们人类自己可以做的非常好的一个主意。”目前主要集中在语音处理领域的人工智能算法在图像分类上也表现不佳，这其中一个原因可能就是ai做不到将算法应用到中文里。
这并不难理解，我们从小就是背着乘法口诀表在计算机中进行学习。这是很重要的习惯，甚至让我们怀疑那些高水平的人工智能算法是否就是为我们人类设计的。人工智能很难理解具有一定程度英文读音特征的中文。在某些情况下，甚至无法获得或识别一个中文单词，这可能是因为，人工智能无法在它们处理英文或德语单词时理解它们的发音特征，而这与中文的语言规律和语音特征还有相当大的差距。谷歌正在利用googletranslate工具将其在英语中识别的英文单词转换为中文进行识别。
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