Google Cloud AI 副总裁 Andrew Moore 在人工智能大会上讲话（视频截图）
谷歌高管的这番话，并不是“强行劝退”，而是指明了应该如何科学地运用人工智能技术。
以该公司为例，其已在图像识别等领域实现了重大的突破。类似大脑启发的神经网络，可以训练识别现实世界中的数据模式。
对于不易编程的任务（比如语言翻译和以假乱真的计算机语音技术），这一点显得相当实用。不过 Moore 也指出，我们应该了解人工智能的极限。
显然，Moore 很是赞同创新工场 CEO 李开复、以及《AI Superpower》作者的观点。
在周一的 Techonomy 2018 大会上，李表示 —— 机器学习的最大突破，源于九年前。在那之后，并没有取得太大的突破。
不过我们仍有扩大使用范围的空间，李表示 —— 我们可能正处于自电力被发明以来的‘2.0 时代’。
人工智能的下一阶段，或许是“无监督”状态下的自我学习。
当前的 AI 已接受了大量数据的培训，但数据源都经过了仔细的标记，以便 AI 正确发现其中的模式。
无监督学习意味着 AI 要自行咀嚼原始数据，例如谷歌地图街景小车拍摄的数百万张照片。
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