认知AI,为什么人可以通过识别一只猫进而识别所有的猫

认知AI，为什么人可以通过识别一只猫进而识别所有的猫？

实际上，AI识别一只猫并不比小孩子慢。

对于我们人类来说，识别一只猫可以在瞬间完成，而对于计算机来说，由于它不具备人类大脑高度发达的神经反射系统，所以识别一只猫很难，这不是计算机有了高速运算的能力就可以做得到的。谷歌公司为了在1000万个视频中找到猫的视频，用了1.6万台计算机，花了3天时间。他们把这些计算机连接起来，构成了一个庞大的计算机神经网络，并与互联网相连，让这个神经网络自己学习如何识别猫。这就是人工智能领域新一代的机器学习（machine learning）形式——深度学习(deep learning)。换句话说，就是让计算机像人脑一样去学习和思考。和传统的机器学习不同，深度学习是把计算机科学和人类的神经学结合起来，让计算机自主学习。比如，不是由人告诉计算机这是一只猫，然后让它来进行识别和印证。而是给计算机提供大量的图片数据，让它自己学习和分析，然后自主形成“猫”的概念，就像人类大脑的视觉皮层那样反应。

最开始的命题是如何识别一只猫，猫应该带毛，但是有些猫就是没毛，有些猫应该有耳朵，但是有些猫耳朵是趴着的，根本看不出来耳朵，有一些猫总该有胡须眼睛，有的猫是背对着你的，有些猫总要有一些颜色，晚上看起来是一只猫，它可能还不一定是猫，还是狗呢，总之看起来像猫，但是看颜色的分布看不出来。

不是把一些规则以专家的方式告诉计算机怎么干，而是通过一些机器学习的方式，让机器学习出来，图片上到底是猫是狗，到底是不是一个人，以及是不是同一个人。

机器学习的方式是怎么来解决的？里面有几个维度，比如我要识别一只猫，我给你一千万张图片，这一千万张图片每一张图片背后都有一个答案，答案的结果：是或不是。当把所有的结果都告诉计算机以后，然后再告诉计算机这样图形图象的问题用什么样的模型去学习，它接收到的学习知识点是所有这些象素背后的各种颜色的RGB三通道，拿过这些知识点（每个图像的象素）和参考答案（人为标记的是猫或者不是猫），也叫目标函数，计算机自己去学习，学出来结果以后，它就具备了一种能力，再给它图片让它判定，就能预测这张图片到底是猫不是猫。

AI远比我们想象的要强大，之后的人工智能+金融，+无人驾驶，+在线教育等等，都依赖于前面提到的深度学习知识，新一轮的科技革命要比我们想象的来的迅速。

AI研究生应届毕业年薪达到50万？

关于这个统计数据的出处我没有具体考证，不过我想这句话的意思应该就是研究AI的人才供不应求，学习AI的学生在求职时很有竞争力。从这个角度来说，我认为此现象是确实存在的。

仔细想一下，人工智能真的离我们的生活非常的近，智能家居不知何时已经渗透到日常生活中。可以说，在很多领域AI是大势所趋，而且其发展速度是超过很多人的预计的。

我不想过多的评判人工智能对于人类到底是福是祸，无论怎样他确实在很多方面给我们带来的便利，而且在未来一段时间内发展AI是必然的趋势。那么，我们对此要如何应对呢？

首先，对于职场中人而言，我们必须认识到AI在给我们的生活带来便利的同时也不可避免的带来了失业等问题，很多人的工作生活将会发生变化。阵痛肯定有，而且极有可能带来一系列的连锁反应。这就要求我们早做准备，提前给自己的就业竞争力增加砝码。

其次，对于即将进入高校学习的同学们来说，AI是当前的风口，红利期应该还会持续。这对那些对学习AI有兴趣的同学来说，是一个好消息。顺势而为好好学习应该很有前途。对于不想从事这个行业的同学来说，在专业选择上应该有全面的考量。

不管怎样，人工智能真的来了。我们在享受便利的同时，也不要忘记对未来的自己进行投资和提升。

人工智能的认知范式？

人工智能的演进是对人的智能或认知活动的模拟范围或类型不断扩展从而模拟能力不断提升的过程，这个过程与不同范式的人工智能源自或表达的哲学认知观密切关联。

这是因为人工智能在追求“像人一样思考”或相似于人的方式作出反应时，必然涉及人是怎样思考与怎样反应的问题，也就是如何进行认知的问题。

“如何认知”既包含认知的方式也包含认知的机理和本质，由此构成了哲学上的“认知观”。

怎样做好心理认知呢？

广义上的认知心理学包括以皮亚杰为代表的建构主义认知心理学，心理主义心理学和信息加工心理学，狭义上就是信息加工心理学（information processing psychology），它用信息加工的观点等研究人的接受、贮存和运用信息的认知过程，包括对知觉、注意、记忆、心象（即表象）、思维和语言的研究。主要的研究方法有实验法、观察法和计算机模拟法。

认知心理学的主要代表人物有美国心理学家和计算机科学家纽厄尔（Alan Newell,1927）和美国科学家、人工智能开创者之一的西蒙（Herbert Alexander simon,1916）等。他们的主要理论观点有：

1、把人脑看作类似于计算机的信息加工系统

他们认为人脑的信息加工系统是由感受器（receptor）、反应器（effector）、记忆（memory）和处理器（或控制系统）（processor）四部分组成。首先，环境向感觉系统即感受器输入信息，感受器对信息进行转换；转换后的信息在进入长时记忆之前，要经过控制系统进行符号重构，辨别和比较；记忆系统贮存着可供提取的符号结构；最后，反应器对外界作出反应。

2、强调人头脑中已有的知识和知识结构对人的行为和当前的认识活动有决定作用

认知理论认为，知觉是确定人们所接受到的制激物的意义的过程，这个过程依赖于来自环境和来自知觉者自身的信息，也就是知识。完整的认知过程是定向——抽取特征——与记忆中的知识相比较等一系列循环过程。知识是通过图式来起作用的。所谓图示（schema）是一种心理结构，用于表示我们对于外部世界的已经内化了的知识单元。当图示接受到适合于它的外部信息就被激活。被激活的图示使人产生内部知觉期望，用来指导感觉器官有目的地搜索特殊形式的信息。

3、强调认知过程的整体性

现代认知心理学认为，人的认知活动是认知要素相互联系相互作用的统一整体，任何一种认知活动都是在与其相联系的其它认知活动配合下完成的。

另一方面，在人的认知过程中，前后关系很重要。它不仅包括人们接触到的语言材料的上下文关系，客观事物的上下、左右、先后等关系，还包括人脑中原有知识之间、原有知识和当前认知对象之间的关系。

4、产生式系统

产生式系统（production system）的概念来源于数学和计算机科学，1970年开始广泛应用于心理学。它说明了人们解决问题时的程序。在一个产生式系统中，一个事件系列