強大演算法

㈠ 數據挖掘十大經典演算法之樸素貝葉斯

樸素貝葉斯，它是一種簡單但極為強大的預測建模演算法。之所以稱為樸素貝葉斯，**是因為它假設每個輸入變數是獨立的。**這個假設很硬，現實生活中根本不滿足，但是這項技術對於絕大部分的復雜問題仍然非常有效。

貝葉斯原理、貝葉斯分類和樸素貝葉斯這三者之間是有區別的。

貝葉斯原理是最大的概念，它解決了概率論中「逆向概率」的問題，在這個理論基礎上，人們設計出了貝葉斯分類器，樸素貝葉斯分類是貝葉斯分類器中的一種，也是最簡單，最常用的分類器。樸素貝葉斯之所以樸素是因為它假設屬性是相互獨立的，因此對實際情況有所約束，**如果屬性之間存在關聯，分類准確率會降低。**不過好在對於大部分情況下，樸素貝葉斯的分類效果都不錯。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換而言之樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。

樸素貝葉斯分類 常用於文本分類 ，尤其是對於英文等語言來說，分類效果很好。它常用於垃圾文本過濾、情感預測、推薦系統等。

1、 需要知道先驗概率 

先驗概率是計算後驗概率的基礎。在傳統的概率理論中，先驗概率可以由大量的重復實驗所獲得的各類樣本出現的頻率來近似獲得，其基礎是「大數定律」，這一思想稱為「頻率主義」。而在稱為「貝葉斯主義」的數理統計學派中，他們認為時間是單向的，許多事件的發生不具有可重復性，因此先驗概率只能根據對置信度的主觀判定來給出，也可以說由「信仰」來確定。 

2、按照獲得的信息對先驗概率進行修正 

在沒有獲得任何信息的時候，如果要進行分類判別，只能依據各類存在的先驗概率，將樣本劃分到先驗概率大的一類中。而在獲得了更多關於樣本特徵的信息後，可以依照貝葉斯公式對先驗概率進行修正，得到後驗概率，提高分類決策的准確性和置信度。 

3、分類決策存在錯誤率 

由於貝葉斯分類是在樣本取得某特徵值時對它屬於各類的概率進行推測，並無法獲得樣本真實的類別歸屬情況，所以分類決策一定存在錯誤率，即使錯誤率很低，分類錯誤的情況也可能發生。 

第一階段：准備階段

在這個階段我們需要確定特徵屬性，同時明確預測值是什麼。並對每個特徵屬性進行適當劃分，然後由人工對一部分數據進行分類，形成訓練樣本。

第二階段：訓練階段

這個階段就是生成分類器，主要工作是 計算每個類別在訓練樣本中的出現頻率 及 每個特徵屬性劃分對每個類別的條件概率。

第三階段：應用階段

這個階段是使用分類器對新數據進行分類。

優點：

（1）樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有穩定的分類效率。

（2）對小規模的數據表現很好，能個處理多分類任務，適合增量式訓練，尤其是數據量超出內存時，我們可以一批批的去增量訓練。

（3）對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單，常用於文本分類。

缺點：

（1）理論上，樸素貝葉斯模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為樸素貝葉斯模型給定輸出類別的情況下,假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，分類效果不好。而在屬性相關性較小時，樸素貝葉斯性能最為良好。對於這一點，有半樸素貝葉斯之類的演算法通過考慮部分關聯性適度改進。

（2）需要知道先驗概率，且先驗概率很多時候取決於假設，假設的模型可以有很多種，因此在某些時候會由於假設的先驗模型的原因導致預測效果不佳。

（3）由於我們是通過先驗和數據來決定後驗的概率從而決定分類，所以分類決策存在一定的錯誤率。

（4）對輸入數據的表達形式很敏感。

參考：

https://blog.csdn.net/qiu__liao/article/details/90671932

https://blog.csdn.net/u011067360/article/details/24368085

㈡ 抖音入門基礎知識2022

抖音入門基礎知識2022

抖音入門基礎知識2022，隨著抖音的廣泛的關注度，幾乎每個人的手機都有抖音，不少人都在通過抖音來獲利，但是一些剛下載抖音的人並不是很了解和熟悉抖音，以下分享抖音入門基礎知識2022。

抖音入門基礎知識20221

抖音入門基礎知識包括完善個人信息、找准內容定位、真實用戶操作、視頻發布規范、避免違規操作

1、完善個人信息：新手注冊抖音賬號之後，首先需要進行適實名認證，認證之後有利於更好的進行後續的運營。其次，需要對於自己的昵稱、頭像、個人介紹等基本信息去完善，但是完善的時候需要注意要和之後自己的內容方向貼近，不能偏差太大。

2、找准內容定位：完善好個人信息的時候需要決定自己賬號的內容定位，比如是要做顏值類、才藝類、搞笑類、科普類等等哪種方向，選擇適合自己的內容方向並且之後能產出對應的高質量視頻作品，對於賬號的運營和吸粉都是很重要的。

3、真實用戶操作：在注冊了新賬號之後，建議花費一個星期的時間去進行養號，養號就是每天相對固定的時間去瀏覽視頻，並且進行適當的互動，點贊、評論都可以，但是不能操作太頻繁，否則會被平台認定為違規的風險。另外，刷視頻的時候最好是選擇一些和自己之後做的內容想近的。

4、視頻發布規范：新賬號發布視頻的時候可以根據游虛喚自己的內容屬性選擇適合的時間段發布，並且視頻的畫質是否清晰、內容是否正向等也是平台評估視頻時都會涉及到的。

5、避免違規操作：還有一點重要的是在運營抖音賬號的時候，不管是視頻作品中還是直播中都需要嚴格按照抖音官方的要求做，不能涉及任何有違規的言論和行為，否則會給予相應的處罰，嚴重的甚至會永久封禁。

相關內容了解：

1、抖音視頻常見的兩種尺寸：橫屏16:9，豎屏9:16;

2、抖音內容直播開通條件：需要完成實名認證，個人公開發布且通過平台審核的視頻數大於等於10條就可以直播。

3、抖音直播帶貨開通條件：完成實名認證;個人主頁視頻數(公開且審核通過)大於等於10條;賬號粉絲量大於等於1000。

抖音入門基礎知識20222

手把手教你做抖音！

1、利他思維

視頻內容對別人有幫助，能讓人學到東西，或者能讓人感動，能讓人產生共鳴。

每一條視頻都要對粉絲有用，如果這條視頻內容對粉絲沒有價值，就不要發了。

知識類的`視頻：對別人有幫助，能讓人學到東西，粉絲粘性高，轉化價值高。教化妝，教打羽毛球，教瑜伽的，教你唱歌的，教你做短視頻的，教你變美的等等。

2、熱點思維

要不要蹭熱點？要，熱點流量大，認知高，很容易漲粉。

熱點事件，比如，羅志祥出軌，過春節，等等這類，自己的內容與事件有關系的就去蹭，或者內容與熱點能扯上關系的就去蹭，扯不上的就不要蹭。

熱點音樂：熱點音樂在抖音里可以直接把別人的聲音收藏，自己去用，也可以找到抖音的熱點音樂，多關注熱點音樂榜，蹭熱點音樂。

行業內的熱點：行業內的熱點，比如你是做情感的，羅志祥出軌，那你就根據自己的內容定位，去進行策劃，看能不能與這個事件扯上關系，如果可以就去蹭。多去關注同行的事件，同行內的熱點。

3、爆點思維

抖音上漲粉不是線性的，是爆發式的，就是要做會火的視頻。前期發爆款視頻有什麼用呢？快速提升帳號權重，新帳號權重一旦起來，後面的播放量都會很高的。

視頻爆了，能給我們很大的信心。

視頻不能太長，太長的視頻，一般人駕馭不神凱了。新號前10個視頻都可以發爆款的內容。

4、發散思維

多刷抖音找網感：他的展現形式我能不能拿來用？她的音樂適不適合我？她的文案適不適合我？她的拍攝手法適不適合我？她不但但指的是同行，還可以是其他領域的大v。

5、演算法思維

為什麼要用演算法思維，因為抖音是演算法為主的平台，思維停留在內容思維，你的內容拍的很好，但是不適合抖音。根據抖音的演算法增加各種率。

6、優化思維

為什麼你的堅持粉絲沒有上去？我們要對我們的視頻進行優化，視頻要優化好幾次才能最後定型，前期要不斷嘗試。

優化的方向：場景，字幕，展現形式，台詞，文案，音樂等等。

7、文化思維

做抖音人，說抖音話。比如，做這個賺錢，他不香嗎？把那個價格打下來。

8、變現思維

做抖音唯一的目的是變現，先定譽缺好位好變現，然後定位做什麼內容，而不是定好內容在去做變現。

抖音入門基礎知識20223

一、什麼是抖音

抖音，這款2016年9月上線的短視頻社交軟體，是一款音樂創意短視頻社交軟體，是一個專注年輕人的15秒音樂短視頻社區。用戶可以通過這款軟體選擇歌曲，拍攝15秒的音樂短視頻，形成自己的作品。此App已在Android各大應用商店和APP Store均有上線。

抖音最初的定位是「音樂短視頻APP」，內容主要是音樂類視頻，還有些其他才藝，後來隨著用戶增長，內容也越來越豐富多元，打開視頻，可以看到各種逆天化妝術、街頭跑酷、影視劇片段模仿、惡搞等內容，最直觀感受就是創意有趣、高顏值、潮流酷炫，睡前刷一會就興奮停不下來。

所以說，抖音之所以能從眾多短視頻app脫穎而出，最關鍵之一就是這些好玩有趣的視頻內容。

在短短不到3年的時間內，日活躍用戶數突破了2.5億，並且現在依舊保持迅猛發展的態勢。短視頻的崛起，極大地沖擊了微博、微信公眾號等圖文市場。各大平台的數據顯示，人們每天使用時間最多的App，除了微信，就是抖音。

抖音憑借優質的特效、濾鏡、貼紙等效果道具，迅速「佔領」了年輕人的手機。在大街上、公交車上甚至聚會上，很多人都樂此不疲地刷著抖音。

抖音依託今日頭條系產品的強大演算法，利用「大數據+人工智慧」技術，結合用戶習慣和熱門話題，為用戶精準推送視頻內容，這種「量身定製」的推薦機制極大地優化了用戶體驗，也因此造就了極高的用戶活躍度。

當然，這也刺激了其他短視頻App的蓬勃發展，截至2019年8月，快手日活躍用戶數已經突破2億。有專家預測，到2020年，短視頻的日活躍用戶數將突破10億，短視頻領域還有非常大的成長空間。

二、抖音誕生的背景

早在2013年7月，快手就從原先的gif圖片工具轉型成短視頻社區，打響國內短視頻市場的「第一槍」。這一年，4G技術全面普及，許多互聯網產品開始崛起，微信公眾號嶄露頭角，阿里巴巴首次推出了余額寶。同年，騰訊微視和秒拍短視頻誕生。

2016年，網路的好看視頻上線，今日頭條的西瓜視頻和火山小視頻緊隨其後。抖音，就在短視頻App如雨後春筍般扎堆出現時應運而生的。新潮的玩法、強大的演算法，很快讓抖音站穩了腳跟，並一路狂奔。

在短短不到兩年的時間里，抖音超越了「同門師兄」西瓜視頻和火山小視頻，甚至超越了「前輩」快手和微視，穩穩地坐上國內短視頻App日活躍用戶量第一的位置。

三、抖音發展的趨勢

細心的讀者不難發現，抖音現在向部分賬號開放了15分鍾的視頻時長許可權。這個動作的背後，預示著用戶的行為發 生了很大的改變。

在短視頻剛盛行時，10～15秒的時長很容易填充用戶的碎片時間。那時，用戶主要有兩大痛點：一是沒有足夠的時間看長視頻;二是流量並不寬裕。短視頻恰恰解決了這兩大問題。

但最新的大數據顯示，超過一半的用戶使用短視頻的時間段主要集中在午飯或晚飯後，以及晚上睡覺前。而在上下班路上、課間休息等碎片時間使用短視頻的用戶，正變得越來越少。

這說明隨著移動互聯網的普及和應用，用戶逐漸趨向於在某個固定的時間段刷短視頻，也說明短視頻在人們的日常生活中占據越來越重要的位置。

5G時代即將到來，短視頻將迎來大發展。原本需要1小時才能下載完的文件，以後只需要幾秒就能完成下載。

高速的網路環境將為用戶帶來流暢的觀看體驗;寬裕的流量包將讓用戶不再煩惱流量不夠用，而是隨時隨地想看就看。

越來越多的場景交互技術將被運用到短視頻場景中，比如在短視頻播放過程中彈出相應的互動選項，將極大地優化用戶在互動過程中的體驗，並增加用戶黏性。VR技術和裸眼3D技術的發展，也讓短視頻的未來有了越來越多的想像空間。

在商業變現上，平台與平台之間的功能嫁接，將有利於用戶邊看視頻邊購買相關的美食、學習各種線上課程、「種草」並下單各種網紅好物……抖音短視頻，將成為內容創作者一個新的巨大的收入來源。

更可貴的是，製作抖音短視頻的門檻很低，任何人都可以隨時拿起手機創作。有強大演算法機制的扶持，任何視頻都有可能成為爆款，獲取百萬級甚至千萬級的流量。一夜之間成為網紅，不一定需要網紅經紀公司的運作，每個普通人都可能做到。

全民抖音時代已經到來!

抖音，能讓每個人擁有流量，而抓住流量，就能抓住這個時代的機會。這是一場全民皆可參與的重大活動。玩轉抖音將成為這場活動中不可或缺的一項新技能。

也許你是剛畢業的大學生，想通過抖音了解新媒體的運營方法;也許你是某公司的短視頻運營人員，想運營好抖音號，實現升職加薪;也許你是新媒體創業者，想通過抖音開創新的商業模式

;也許你是失業人員或退休人員，想通過運營抖音號賺點零花錢……不管你是誰，運營好抖音號，都能幫助你改變生活現狀，甚至改變人生。

㈢ 應對智能時代——讀《人工智慧時代的生存指南》

人工智慧是人類 科技 文明發展到一定階段的產物，是研究、開發用於模擬、延伸和擴彎乎展人類智能的技術科學。由於計算機硬體性能的全方位提升和互聯網大數據的積累，歷經多次挫折的人工智慧技術在21世紀第二個十年終於進入了新一輪高速發展時期。本輪人工智慧技術以人工神經網路的研究為基礎，以機器學習為主要特徵，因深度學習演算法和算力的重要突破及發展，使得在諸多領域都取得了較多的成果。

一些經濟學家對人工智慧提出新的見解，迅速擴大的數據集、機器學習和日益提高的計算能力，這些應該列為除資本和勞動力之外一種全新生產要素，將以深遠且可能非同一般的方式影響生產率。它正締造一種新的「虛擬勞動力」，與其他生產要素不同，人工智慧不會隨時間流逝而貶值。

人工智慧帶來的沖擊

隨著智能機器人產業的發展，美國和中國有望從主宰傳統工業機器人領域的日本和德國搶走領軍地位。在此《金融時報》提到了中國機器人革命，機器人是中國製造2025計劃中的重要部分，幫助提高工廠自動化及 科技 水平，把勞動力成本上漲問題轉化為工業升級的契機。由此有個疑問：新興經濟體還能不能指望靠西方國家傳統發展道路致富？抑或機器人將接受曾讓數億人脫貧的許多職位？

由於人工智慧技術的尖端性和前沿性，知識少數綜合實力強大的國家才有條跡毀件和能力去研發和掌握。第三世界國家經濟基礎薄弱、 科技 能力低，在人工智慧技術發展的大趨勢下，將和發達國家之間差距進一步拉大。

例如印尼，機器人的普及使得發展中國家更難搭上經濟增長的「自動扶梯」，印尼等國工資水平更低人口相對年輕，更能吸引勞動密集型企業，還不適合普及自動化。如果不提供更好的教育和培養更多技能，發展中國家將難以利用製造業進步帶來的好處。

一個國家收入水平越低，越容易受自動化的沖擊。當前在農業、製造業等可貿易部門，低收入國家相對高工資國家更有成本競爭優勢，然而如果在這些國家過早去工業化，會使它們失去搭上人工智慧發展快車的機會。

與全球化一樣，數字革命將為人類帶來普遍好處，但也會造成局部痛苦。我們怎麼才能確保良好的結果呢？此類新技術會威脅很多成熟行業、市場和就業。與全球化一樣，數字革命將帶來普遍好處，但也會造成局部痛苦。我們怎麼能確保良好的結果？首先，私營部門必須擁抱公共部門，認識到大家有著共同的目標。其次，公共部門需要調整自己，理解並迎接新技術所帶來的挑戰。第三，我們可能需要重寫治理我們民主 社會 的隱性 社會 契約，重新定義政府提供的商品和服務。

自動駕駛的挑戰

自動駕駛 汽車 將帶來極大的益處，但也會導致大量崗位流失，各國需未雨綢繆。

城市不希望所有人擁有自動駕駛 汽車 ，那會加劇堵塞，也沒必要。如無人駕駛普及開來，人們堅持開車將被徵收費用。無人駕駛將使城市車輛數量削減90%，運輸人數不變，事故數下降。車輛減少且使用電動車隨之污染減少。因為不用親自駕駛，老人、青少年、行動不便人士出行變得便利。人們因不再擁有 汽車 ，就能省下相應的開支，也不用再考慮停車問題。

無人駕駛的商業理由是消除對人類駕駛員的需求。不會立即消滅崗位，而是可埋州悉能會先讓司機的日子更舒適，然後在中期彌補司機數量的短缺，最終才會消除這些就業崗位。事故減少導致保險公司收入下降。同時也沖擊了傳統有人駕駛 汽車 及傳統能源的生產企業。

一些專家認為無人駕駛百分百安全無事故，然而這幾年美國及其它國家無人駕駛測試中發生的事故以及之前黑客大賽上自動駕駛 汽車 容易被黑已經形成反例。如果一個孩子突然出現在自動駕駛 汽車 前方，若避開他將撞向路邊的行人，智能 汽車 會怎麼辦？應該剎車。前車以20英里時速慢速前進，能否給 汽車 編程超車？ 汽車 的智能不大可能出現「接受適度風險駕駛」選項。種種現實問題仍需解決。《日內瓦道路交通安全公約》、《維也納道路交通安全公約》規定任何時候 汽車 必須由駕駛員控制，因而需要修改法律以適應未來自動駕駛 汽車 上路。

2018年底，waymo掌門人和蘋果聯合創始人承認自動駕駛的普及還要幾十年。自動駕駛技術還沒達到能在任何天氣和任何條件下都能駕駛的最高等級L5。一個原因是，自動駕駛的場景太多太復雜，演算法達不到要求。自動駕駛是趨勢，然而還是要理性看待。最近，前華為智能駕駛總裁蘇箐對特斯拉自動駕駛的言論，也提醒了應對此保持謹慎。

潛在負面影響

隨著人工智慧、生物 科技 和機器人領域的技術進步，每個人都急於弄清楚其對 社會 、經濟、道德層面的潛在影響。不妨考慮三個問題，第一個，人工智慧是否像馬斯克說那樣，「可能比核武器危險」？第二個，如何在自動駕駛 汽車 中植入「倫理彈性」？比如，違反「不得超車」規則，以便讓騎車人享有更大路面空間，但應當對自動駕駛 汽車 如何編程，使其在遇到真正危機時做出正確反應。第三，誰負責確保最新技術成果不被濫用？法規滯後於現實，私人部門機構往往躲在對法律狹義解讀背後。

比較實際的例子是，如果我的機器人打破了鄰居的窗戶，誰該為此負責？機器人生產商、銷售商、我本人還是機器人？歐盟報告建議將比較先進機器人視為「有責任賠償它們可能引起的任何損失的電子人」。然而企業或無需繳納機器人稅，甚至可能無需對某些機器人承擔賠償責任，這就會帶來爭議。 社會 將需要更多資源，但機器人不交稅，比較盈利的企業不太可能繳納足夠的稅，也就是機器人帶來對納稅人資金更高需求同時也帶來更少的稅收收入。

在數字時代，通過精密演算法和機器學習實現價格串謀的隱秘手段難以被起訴和追責。一些專家表示，現有的反壟斷法以人的意圖和行動力為前提，可能不足以防止企業在數字時代濫用它們的市場力量。人工智慧和強大演算法的崛起可能催生更多以損害消費者利益為代價維持更高價格、無視傳統執法機構、持續時間較長的卡特爾。這是現在反壟斷法規面臨的挑戰。

隨著定價系統變得日益自主，壟斷者甚至不需要和競爭對手談話就能壟斷價格，這些都不會留下能作為罪證的電子郵件或語音郵件。找到方法防止自我學習演算法之間的串謀或成為競爭法執法機構迄今面臨的最大挑戰之一。

定價工具能夠在互聯網上搜尋競爭對手的價格、從自有資料庫中找尋相關的 歷史 需求數據、分析數字化信息並在數毫秒內得出定價解決方案。理論上這應該帶來更低的價格和更豐富的消費者選擇。「如果目標是做壞事，自動化系統和演算法可以幫助你更快地做壞事」。該應用會阻止零售商降價，讓價格高於本來可能的水平。自由市場理論的標桿之一信息完全性可能損害而不是增進消費者權益。有個案例是2011年亞馬遜上兩家賣家使用有缺陷的定價工具使一本書價格在幾天內從113美元表彰到2300萬美元。第一種演算法自動將書的價格定為第二個賣家的1.27059倍，第二個賣家將價格定為第一個的0.9983倍，沒有對價格上限編程，導致價格以外螺旋上升。

此外人工智慧發展之快，可以想見機器將可完全代替人類進行殺戮，並提升國家發動戰爭的意願。人工智慧的性質使人無法預見自動武器發展的終點，不管進行多少精密的編程，也無法限制其後果，最好不要踏上這樣的路。

因此要正視人工智慧的潛在負面影響，盡早採取措施規避。

技術焦慮症

人們總會誇大描繪所處的時代，認為自己面臨的挑戰是空前的，如今我們在思考自動化未來時也犯了這種毛病。技術革命不會把人類推向一個機器產生自我意識並接管一切的未來，類似的擔憂毫無意義。同時，把人類貶低成毫無競爭力的體力勞動者，也未免過於自卑了。

微軟亞洲研究院院長洪小文博士談到，只有等人類了解了創造力的產生過程，才有可能教會計算機人類特有的那種創作。如果演算法繼續由人撰寫而機器只會按人提供的演算法執行，本質還是和以前的算盤一樣，計算機可以完成一些特定類型的任務，但不代表計算機就能理解這些任務。人工智慧專家赫布里希認為，機器人無法復制創造力。無法重組更高級的抽象概念，無法急於很少的信息或事例想像未來，它們沒有直覺。專家的這些見解有助認識清楚當下人工智慧本質的問題，方可消除技術焦慮症。

人們將需要新的、不同的技能。增加教育機會和實行全民基本收入或許可以緩解機器人對勞動市場的影響。自動化正在加劇年輕一代的職業焦慮感，但大型新興市場的年輕人相對自信得多，他們懂得利用技術和網路資源進行自我培訓。

技術讓我們得以費少得多的力氣創造多得多的價值，如果我們無法弄明白如何應對這種形勢，如何確保以反映我們共同價值觀、保護弱者的方式分享機器人的勞動成果，那麼我們應該感到羞愧。如果是那樣的話，我們已遭遇真正的敵人，就是我們自己。

生存指南

人工智慧有著強大的優勢，在另一方面，人工智慧能實現普通智力嗎？機器能像人類一樣解決問題嗎？現在盡管AlphaGO, AlphaZero在圍棋上戰勝了人，然而它們目前僅限於下棋，還未能解決其它問題，這就需要通用人工智慧——指在不特別編碼知識與應用區域的情況下，應對多種甚至泛化問題的人工智慧技術。通用人工智慧還需要做持續學習，需要具備嚴密的推理和邏輯的能力，能在沒有任何輸入的情況下自我學習，架構需要更新，這就有要變成一個自己能夠組合，完成一個更復雜的系統。這些是目前人工智慧還仍待解決的問題。但這還不說明機器就能有思維能獨立思考，做到這樣要的是強人工智慧，不僅要具備人類的某些能力，還要有知覺、有自我意識，可以獨立思考並解決問題。如果強人工智慧有自主意識，能否受控還不得而知。因而對於強人工智慧的開發，學界存在著爭議。

比較人類大腦與人工智慧，人類大腦在有邏輯地發揮想像力、進行跳躍性思維比人工智慧出色的多，要擁有創造力。人類擁有機器無法超越的「同理」能力，可靠情商取勝。目前人類還是要掌握閱讀、寫作、算術基本技能，否則無法建立起創造性地解決高階問題的思維框架。金融時報2018年4月一篇文章談到下一代需要重視人工智慧無法效仿的人類技能：創造力、創新、彈性、處理沖突、模稜兩可和不確定性的能力等等。應對人工智慧挑戰不僅關乎培養更多人工智慧和電腦專家（盡管這很重要），還關乎構建人工智慧無法效仿的技能。這些是不可或缺的人類技能，例如團隊合作、領導能力、傾聽、保持積極心態、與人打交道以及管理危機和沖突。這些都是隱性知識（而非顯性知識）形式。它們屬於訣竅技能，而不是事實技能。事實技能很容易傳給下一代，而且容易衡量。訣竅技能很難傳遞，也很難衡量。因此正確認識人類的優勢，並識別出人工智慧所不具備的能力，是應對人工智慧挑戰的關鍵。

對於人工智慧時代的職業發展，有專家建議：

赫芬頓：最佳戰略是「具有無限的適應能力和無限的靈活性」，「把變化視為唯一的不變」。

布林約爾松：「學習如何做那些人類比機器更擅長的事情」，包括創造力和創業精神，人際交往。「終身學習」。「如果你不真正熱愛你所做的工作，那麼要出類拔萃很難，甚至不可能」。

其中的終身學習是一劑良方，這是指 社會 每個成員為適應 社會 發展和實現個體發展的需要，貫穿於人的一生的，持續的學習過程，這也應了我國一句老話，活到老學到老。目前 社會 急劇變化，新問題層出不窮，知識更新速度大大加快，人們需要更新知識觀點，獲得新的適應能力，以適應這個時代。

如果將適應能力強的人與計算機搭配，就可以消除單調乏味的工作，人性化地應對這種變化。開發者「必須設法幫助人類更好地進行具有人性特定、最有價值的工作」。只有人類和機器基於共同的目標進行合作，才能實現突破。當我們達到這樣的共生境界，人類將釋放巨大潛能。對此要重新思考教育，視為終身過程；獎勵好奇心和實驗，這些是發現和理解未知事物的基石。

人類與人工智慧之間不應是取代，而應合作共生，增進人類共同福祉。正確地認識問題，保持開放心態，調整自身並適應時代。

㈣ 人工智慧有強大的演算法不會出錯對嗎

不對。藍皮書指出:「人工智慧演算法並不是萬能的。」其准確度並無法達到百分之百，它向用戶提供的信息有可能存在偏差桐姿。所以人工智慧有強大的演算法不會出錯是不對的，依靠演算法的掘橘人工智慧，對人工輸入的原始數據准確局散絕性要求極高，如果原始數據出錯，則演算法生成的產品就會出錯。

㈤ 256-bit AES加密是不是最強的加密演算法

AES是美國聯邦政府採用的商業及政府數據加密標准，預計將在未來幾十年裡代替DES在各個領域中得到廣泛應用。AES提供128位密鑰，因此，128位AES的加密強度是56位DES加密強度的1021倍還多。假設可以製造一部可以在1秒內破解DES密碼的機器，那麼使用這台機器破解一個128位AES密碼需要大約149億萬年的時間。（更深一步比較而言，宇宙一般被認為存在了還不到200億年）因此可以預計，美國國家標准局倡導的AES即將作為新標准取代DES。

㈥ 人工智慧有強大的演算法,一定不會出錯對嗎

不對。
人類是不完美的無法超越大自然，也必然設計不錯完美的不會出錯的人工智慧，因此不如接受這個現實，人工智慧必然會出錯，就像人類會生病一樣。
人工智慧，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於顫蔽渣模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能茄悄以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語並殲言處理和專家系統等。

㈦ 人工智慧有強大的演算法不會出錯對還是錯

人工智慧有強大的演算法不會出錯是錯誤的談搭。根據查詢相關公開信息顯示：人畢則工智能會犯錯，而且一旦犯錯，往往會導致巨大的手侍棚危險。

㈧ 機器學習的方法之回歸演算法

我們都知道，機器學習是一個十分實用的技術，而這一實用的技術中涉及到了很多的演算法。所以說，我們要了解機器學習的話就要對這些演算法掌握通透。在這篇文章中我們就給大家詳細介紹一下機器學習中的回歸演算法，希望這篇文章能夠幫助到大家。
一般來說，回歸演算法是機器學習中第一個要學習的演算法。具體的原因，第一就是回歸演算法比較簡單，可以讓人直接從統計學過渡到機器學習中。第二就是回歸演算法是後面若干強大演算法的基石，如果不理解回歸演算法，無法學習其他的演算法。而回歸演算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。
那麼什麼是線性回歸呢？其實線性回歸就是我們常見的直線函數。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數據？這就需要最小二乘法來求解。那麼最小二乘法的思想是什麼呢？假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。
那麼什麼是邏輯回歸呢？邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的演算法，但是，從本質上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數值問題，也就是最後預測出的結果是數字。而邏輯回歸屬於分類演算法，也就是說，邏輯回歸預測結果是離散的分類。而邏輯回歸演算法劃出的分類線基本都是線性的(也有劃出非線性分類線的邏輯回歸，不過那樣的模型在處理數據量較大的時候效率會很低)，這意味著當兩類之間的界線不是線性時，邏輯回歸的表達能力就不足。下面的兩個演算法是機器學習界最強大且重要的演算法，都可以擬合出非線性的分類線。這就是有關邏輯回歸的相關事項。
在這篇文章中我們簡單給大家介紹了機器學習中的回歸演算法的相關知識，通過這篇文章我們不難發現回歸演算法是一個比較簡答的演算法，回歸演算法是線性回歸和邏輯回歸組成的演算法，而線性回歸和邏輯回歸都有自己實現功能的用處。這一點是需要大家理解的並掌握的，最後祝願大家能夠早日學會回歸演算法。