关于人工智能的一些思考和感悟

人工智能发展到现在，取得了非常多的喜人的成就，但是我们也必须看到，人工智能的发展目前也遇到了很多的问题，在这里主要是想谈一下自己在学习人工智能技术的过程中的一些感悟，平时有什么 想法我就往上面加，希望能和大家互相学习，共同进步。

1. 人类的智能更多的来自于感性的、潜意识的层面。有这个想法是因为发现目前的人工智能技术对于一些动物和人的简单的行为的模仿太难实现了，比如说双手配合去灵活地控制一个东西。而且相比于现在的人工智能技术想要通过大量的数据拟合出模型，人类的很多表现反而是来自于潜意思的多一点，比如说骑直行车，你有想过去建模、去力学分析吗？显然没有，而且有时候可能是想的越多，更容易摔跤。这到底是因为人类有一套更先进的表征的模型还是就是纯粹的潜意识呢？这种潜意识能不能用计算机来表征呢？
2. 现在的人工智能不擅长很难被形式化描述的任务，而着对于人类来说是很小的时候就可以做到的。其实我理解形式化的问题就是编码的问题，就是人类是如何对一些事物进行编码的？在人脑里面像图像这种数据是怎么编码的？这其实有点像表示学习（representation learning），怎么可以像人一样学一个鲁棒的不容易受干扰的方法？其实深度学习最近火起来很重要的一个原因就是因为深度的神经网络可以自动地学习到一下在任务上表现比较好的表示，但是这个表示是缺乏可解释性的，而且有时候不稳定，比如说给图片加一些很简单的噪声深度学习就会发生错误。