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人工智能能否取代人类的论文，研究的重点和难点是什么？

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发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

人工智能能否取代人类的论文，研究的重点和难点是什么？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

你好。谢邀。

人工智能无法取代人类的论文。重点和难点都是数据表示问题。

为什么人工智能无法取代人类论文？

目前大部分的智能问题是需要设计损失函数的，都是由人类来定义什么时候智能系统值得奖励，什么时候需要惩罚以期最后达到优化目标。这样的机制下人工智能工作的前提都是人类定义的，人工智能怎么可能取代人类。

还有一个原因是人能够基于历史上的所有知识进行知识再生产，甚至跨领域再生产，也充分结合了集体多人的智慧，显然人工智能还不具备这么强的知识再组织能力，所以人工智能必然无法取代人类的论文。

研究的重点和难点一直是表示的问题。

如何表示一个词，如何表示一个句子，如何表示一篇文章，如何表示一段语音，如何表示实体间的关系，如何....

可以说能够清楚将概念表示出来是所有人工智能技术的前提和保证，表示的好坏决定了人工智能技术能够取得的效果。一种好的表示也许能催生一个让人类惊叹的结果。

以下列举一些历史上经典的表示方法。

语音表示

语音可以通过傅里叶变换等一步步操作产生fbank特征和mfcc特征，这就是一小个时间片的语音表示，有了这样高效的语音表示，才有了后面更加高效的神经网络计算能力。

词表示

word2vec技术打开了词表示的新的时代，极大的促进了NLP技术的发展，词和词之间可以通过距离进行度量，词拥有了相当丰富的语音，后续在此基础上产生了更多的词的表示方法，句子的表示方法，文章的表示方法，都产生了非常神奇的效果。

图节点表示

Node2vec是用来产生网络中节点向量的模型，输入是网络结构（可以无权重），输出是每个节点的向量。这里的节点可以是任何有关系的实体，人类的知识、结构等都可以用这种方式来表达，Node2Vec从某种方式具备了有联系的万物皆可表示的能力。

初次之外，还有很多表示方法值得我们进一步探索，也欢迎大家不断完善这种表示方法。

回答于 2019-09-11 08:43:50

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