人工智能是共产主义的春天吗？（上）

（提问环节）好了，我就讲一些基本理论的问题，然后中间可以休息一下，大家来一些提问。主持人先集中问问题，然后一分钟后我来回答这些问题。

1.人工智能和人最本质的区别

我个人认为，是当前的人工智能还是完成人所定义的事情，也就是说他是没有任何的思想，没有任何的对现实问题有理解能力，还有对一些问题没有这种拓展能力，比如人是可以对一些问题进行抽象和总结的，但是机器其实是没有能力，他可能有的就把这些问题进行抽象，但是他就没有能力把这些问题进行泛化。

所以说人工智能目前来说，它其实能够解决人定义的非常好的问题，但是就是人所没有办法去定义和理解的问题，人工智能都没有办法解决。

2.自然语言处理是用什么语法，是生成语法还是范畴语法？

我不太清楚生成语法，范畴语法是什么样的意思？我说一下我的理解吧，早期的话可能早期的话就是自然语言的处理方法，其实是有一种基于统计的方法，就是你可以把语法理解成一种概率的分布。

比如说这个名词，主谓宾，主谓宾就是名词动词名词，其实是一个标准的语法结构，大概人工智能在这处理自然语言的时候，它就会根据这样的一个结构去进行处理，他知道第一个词可能是主语，第二次可能是谓语，第三个词可能是宾语。第一第三个可能是名词，第二个词可能是动词，然后它基于这样一些先验的知识，然后去确定到底这个句子是一个什么意思。因为我知道第一个词什么，第三个词是什么？它都是名词。第二个词它是一个动作，然后它实际上这个语言它基本的意义就是能够理解出来了，我不知道这是不是叫生成语法。

但是现在深度学习的话，基本上可能就脱离了这一套，可能就脱离了这套语法体系了。

他就是根据大量大量的数据，然后对这些大量的数据进行建模，发现好像这种语言里面它可能有ABCDEFGHIJK这些语法的结构，然后对应了另外一个语言里面，它可能是有A‘B‘C‘D‘这样一个语法结构，然后里面有一些一一对应的关系，然后这些一一对应的关系我就可以做一些自然语言处理的，翻译的工作。

因为我不是做自然语言处理方向，那我也只能说一些基本的处理方法。

当然了，里面最简单一个处理方法就是词频上的处理。就是说比如说一个领域，刚才说垃圾邮件，比如说可能某些东西是免费的，免费这个词就是垃圾邮件的关键词，然后这样一些关键词，我就可以用这些关键词，去让它识别成垃圾邮件。包括这个群里面可能有一些敏感词的分析，敏感词分析其实也是一种基于关键词和词频的处理，在机器学习和对语言进行决策的领域，词频是最简单和最经典方法。

3.人工智能和数据的种类有关系吗？

人工智能其实跟数据的种类并没有任何的关系，关系并不是很大。当然要实际去分析问题的时候，就是语音是一个领域的，语音识别是一个领域，然后图像识别是一个领域，自然语言领域是一个领域，不同的领域的话，它的本质就是这些不同的，不同类别的数据，大家先就近一个特征进行处理。特征一般来说都是一些实数一些实数的一个数组，然后用这个数组建立模型去进行决策。

4人工智能是否具有新的特点？

我认为现在能处理的数据，还是基本上都能处理。