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人类简史三次革命人类简史中介绍到：“在历史的路上，有三大重要革命：大约七万年前，‘认知革命’让历史正式启动；大约12000年前，‘农业革命’让历史加速发展。
大约不过500年前，‘科学革命’可以说是让历史画下句号而另创新局。
”一、认知革命“认知革命”前，智人和其他人类及动物并无不同。
“认知革命”使智人发展出“虚构的能力”，形成“共同的想象”。
这种“共同的想象”使智人可以达成共识，使有效合作和集体行动成为可能。
智人站在了食物链顶端，在全球范围内进行扩张，直接导致了其他人类和大型陆生动物的灭绝，使地球生态重新洗牌。
二、农业革命“农业革命”使智人生存方式由渔猎变为农牧，食物、人口剧增，阶级分化出现。
“文字”的出现和信息处理技术的改进使“共同的想象”发挥了更大的作用，人类开创出拥挤的城市、强大的帝国，幻想出伟大的神灵，建立起地球上前所未有的大型合作网络。
三、科学革命“科学革命”使一场人类思维方式的颠覆性转变，它以承认自己的无知开始，以观察未知为基础，最终获得新知识和能力。
人类通过“科学革命”不断获得新知识和能力，产生了进步论思想，开启了工业化浪潮。
“科学革命”正在将人类送往一个无法预测的未来。
人工智能所发展出来的数字物种（无机生命），触及的是人类的本质，面临一系列政治与伦理争议。
赫拉利认为，相关的科学研究已无法阻止，人类唯一能做的就是影响其走向。
在“人类强化”已不可避免时，人类如何“强化”就成为至关重要的问题。
以上是尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中对人类（智人）历史的精要概括。
此书讲的就是这三大革命对人类及其他生物的影响。
人工智能革命引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展正在引发一场全球范围的技术革命。
作为人工智能技术的核心领域，人工智能革命正在深刻改变着世界各个行业和领域。
本文旨在论述人工智能革命对社会、经济及人类生活的深远影响。
第一节：人工智能在工业领域的应用在工业领域，人工智能的发展带来了自动化生产的革命。
通过智能机器人和自动化系统，工业生产的效率大幅提升。
同时，人工智能的应用还使得工业设备的维护更加智能化和高效化。
这些技术的突破使得工业企业能够更加灵活和高效地应对市场需求变化。
第二节：人工智能在医疗领域的革命人工智能在医疗领域的应用也带来了革命性的变化。
通过深度学习和图像识别技术，人工智能能够迅速诊断疾病和提供医学图像解析。
此外，人工智能还有助于改善药物研发和临床试验的效率，为医疗行业带来了更多机遇和挑战。
第三节：人工智能对交通和运输的影响人工智能在交通和运输领域也产生了巨大的影响。
自动驾驶技术的发展使得交通工具能够实现智能化导航和自主行驶，大大提高了交通的安全性和效率。
此外，人工智能还有助于优化物流和运输管理，减少能源消耗和碳排放。
第四节：人工智能对教育和学习的改变人工智能技术的革命推动了教育和学习的变革。
通过智能化的教育平台和个性化的学习系统，人工智能能够根据学生的需求和兴趣，提供个性化的学习路径和教学资源。
此外，人工智能还可以辅助教师进行教学评估和学生分析，促进教育的优化和发展。
第五节：人工智能的挑战与未来展望尽管人工智能带来了许多好处，但也面临着诸多挑战。
其中包括信息安全和隐私保护、人工智能伦理和社会影响等方面的问题。
然而，随着技术的不断发展和完善，人工智能的应用前景依然广阔。
我们可以期待人工智能革命在未来带来更多的机遇和突破。
结论：人工智能革命正在以前所未有的速度和影响力改变着人类的生活和社会。
它在工业、医疗、交通、教育等领域中的应用，让我们看到了一个更加智能化和高效的未来。
《人类简史》：认知革命、农业革命和科技革命对人类社会的影响《人类简史》从多个方面评价了技术进步对人类社会的影响。
以下是一些主要方面的评价：1.认知革命在认知革命中，人类通过发展语言和符号系统，改变了自己的思维方式和交流方式。
这些进步为后来的科技发展奠定了基础。
1.1 人类社会的形成在认知革命后，人类社会开始形成。
人们通过语言和符号系统建立了复杂的信息交流系统，这使得人们能够更有效地协作和组织，形成了更大、更复杂的社会结构。
1.2 科技发展的基础认知革命的另一个重要影响是科技发展的基础。
通过发展语言和符号系统，人类能够传承和积累知识，从而推动了科技的不断发展和进步。
2.农业革命农业革命是人类历史上的一次重大转变。
在这一时期，人类开始种植农作物和驯养动物，形成了自给自足的经济方式。
2.1 生存方式的转变农业革命使得人类的生存方式发生了根本性的转变。
人们从狩猎采集的生活方式转变为定居的生活方式，这为人类的发展提供了稳定的物质基础。
2.2 经济结构的改变农业革命改变了人类的经济结构。
人们从以狩猎采集为主的经济方式转变为以农业和畜牧业为主的经济方式，这为人类社会的经济发展提供了基础。
2.3 社会组织的演化农业革命也导致了人类社会组织的演化。
由于人们需要协作种植、管理和保护农作物，这推动了社会组织的形成和发展。
3.科技革命科技革命是人类历史上的一次重大转变。
在这个时期，人类发展了科学方法，加速了技术进步，推动了人类社会的发展。
3.1 科学方法的出现科技革命的一个重大事件是科学方法的出现。
通过运用观察、实验和推理等科学方法，人类能够更深入地了解自然现象和规律，推动了科技的不断发展和进步。
3.2 技术进步的加速科技革命也导致了技术进步的加速。
随着科学方法的广泛应用，人类在工业、医学、交通等领域的技术进步不断加速，为人类社会的发展提供了强大的动力。
3.3 人类社会的发展科技革命对人类社会的发展产生了深远的影响。
技术的不断进步为人类提供了更多的便利和福利，如医疗技术的进步提高了人类的健康水平，交通运输技术的发展提高了人们的出行效率等。
BUSINESS CULTURE企业家讲堂 . LECTURE ROOM FOR ENTREPRENEURS认知革命正开启一个新时代文 / 赵 胜未来是什么？未来就是趋势，美国有学者作了划分，趋势分为硬趋势和软趋势，硬趋势会发生，软趋势不一定会发生，而科技革命是一个硬趋势。
我长期在硅谷，硅谷里面有一句话说，让我们预测明年和后年的趋势很艰难，但是让我们预测未来二三十年，那反而是很简单的事情。
我们现在来预测一下，信息技术，能源技术的趋势和方向。
从互联网到物联网来自于两百四十年前的工业革命，改变这个世界，改变地球今天所有的发展，也引出了我今天要说的工业4.0。
在历史上，英国主导第一次工业革命，美国主导接下来的两次工业革命，德国要开启第四次工业革命，让全世界感到震惊，但细想一下，这其实是时代大势，现在正处在一个转折的关口。
从1993年美国开始的互联网时代，有两条主线，一个是互联网，一个是移动互联网，很多学者讨论过这个话题，大家将之统称为互联网时代。
互联网的下一代就是物联网，物联网的下一代是人工智能，人工智能下一代是生命科学，未来五十年会一直走下去。
互联网时代已经过去，我们迎来了物联网时代，随着传感器在我们生活中大量使用，我们每天都在被追踪数据，目前我们进入了物联网的早期。
未来三十年，我们大致归纳一下，是一个科技时代，我们所推动的工业技术是属于科技革命六项技硅谷创客资本CEO赵胜。
652017BUSINESS CULTURELECTURE ROOM FOR ENTREPRENEURS . 企业家讲堂术的组成部分之一。
谈论技术进步有一个“吓尿指数”，意思是科技的进步能把一个人吓尿了需要多长的时间维度。
这个时间在原始时代需要十万年，在工业时代需要两百年，在今天的互联网时代，明天可能就出现爆炸性的应用。
我们已经迎来了新一轮的科技革命，而这轮科技革命推动了新一轮的工业革命，未来五十年的顶层技术是信息技术和材料技术。
人工智能革命人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，正逐渐改变着我们的生活和社会。
与传统计算机技术相比，人工智能具有更强大的计算和学习能力，可以模拟人类智慧，处理复杂的问题和任务。
它不仅仅是一种技术革新，更是一场全面的革命，深刻影响着我们的经济、教育、医疗和社交等各个领域。
一、经济领域人工智能技术在经济领域的应用已经产生了巨大的影响。
首先，它提供了更高效的生产方式，使得生产过程更加自动化和智能化。
例如，工厂中的机器人可以代替传统的人力，完成一些繁重、危险的工作，提高了生产效率和产品质量。
其次，人工智能技术还可以通过分析大数据，为企业提供决策支持。
通过深度学习和数据挖掘等技术，人工智能可以预测市场需求、优化供应链和制定营销策略，帮助企业更好地应对市场竞争。
此外，人工智能还促进了新兴产业的发展，如自动驾驶汽车、智能家居和智能医疗等，为经济增长注入了新的动力。
二、教育领域在教育领域，人工智能技术也带来了深远的影响。
首先，人工智能可以个性化地为学生提供教育资源和学习计划。
通过分析学生的学习数据和行为模式，人工智能可以根据每个学生的特点和需求，提供量身定制的学习材料和教学方案，提高学习效果。
其次，人工智能还可以拓宽教学的边界。
通过虚拟现实和增强现实技术，人工智能可以创造出更丰富的教学场景，使学生能够亲身体验到各种知识和技能，提高学习的趣味性和参与度。
另外，人工智能还可以自动批改作业、辅助教师评估学生的学习情况，减轻教师的工作负担，提高教学效率。
三、医疗领域人工智能在医疗领域的应用也非常广泛。
首先，人工智能可以帮助医生诊断疾病。
通过分析大量的医学数据和病历资料，人工智能可以帮助医生判断病情和提供治疗建议。
其次，人工智能可以提高医疗的精准性和效率。
例如，在手术过程中，人工智能可以通过精确的定位和操作，减少手术风险和后遗症。
另外，人工智能还可以利用大数据预测疾病的发展趋势和患者的风险程度，帮助医生进行早期干预和个性化治疗。
人工智能技术总结革命性科技的新时代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术在过去几年里取得了巨大的进展。
在机器学习和深度学习领域的突破，以及大数据和计算能力的提升，使得人工智能技术成为了改变我们生活方式和经济发展的革命性科技。
本文将对人工智能技术的发展和应用进行总结，展望人工智能技术在新时代的前景。
一、人工智能技术的发展历程人工智能技术的发展可以追溯到上世纪50年代，随着电子计算机的出现，科学家们开始尝试模拟人类智能的能力。
早期的人工智能技术主要集中在专家系统和推理系统的研究上，但由于计算能力和数据量的限制，进展缓慢。
直到近几年，人工智能技术迎来了爆发式的发展。
机器学习和深度学习等技术的出现，使得计算机可以通过大数据进行自主学习和优化，从而实现对复杂问题的处理和决策能力，例如语音识别、图像识别和自然语言处理。
人工智能技术的快速发展推动了行业的创新和改革。
二、人工智能技术的应用领域人工智能技术已经广泛应用于各个领域，为我们生活和社会做出了巨大贡献。
以下是一些主要的应用领域：1. 医疗保健：人工智能技术可以用于医学图像诊断、疾病预测和药物研发。
通过计算机对大量的医学图像进行分析，可以帮助医生准确判断病情和指导治疗。
另外，人工智能技术还可以利用大数据分析患者的病史和生理数据，预测疾病的发展趋势，并提出相应的治疗方案。
2. 交通运输：人工智能技术可以应用于交通管理和智能交通系统中。
通过对交通流量数据的分析和预测，可以优化交通信号配时和调度，提高交通效率。
另外，人工智能技术还可以应用于自动驾驶技术，实现车辆的自主导航和环境感知。
3. 金融服务：人工智能技术可以应用于金融风控、综合评估和推荐系统等方面。
通过对大量的金融数据的分析和建模，可以快速评估风险并提供相应的应对策略。
另外，人工智能技术还可以为用户提供个性化的金融服务和产品推荐。
4. 教育和培训：人工智能技术可以应用于教育和培训领域，提供个性化的学习和辅导。
人工智能的认知技术在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题。
然而，当我们谈论人工智能时，往往更多地关注于其算法和训练模式。
但今天，让我们抛开这些常见的方面，深入探讨一下人工智能的认知技术。
什么是人工智能的认知技术呢？简单来说，它是让机器像人类一样理解、思考和学习的能力。
这种技术旨在使人工智能系统不仅仅是执行预设的任务，而是能够感知周围环境，理解各种信息，并基于这些理解做出合理的决策。
想象一下，一个智能机器人在一个陌生的房间里，它需要迅速了解房间的布局、物品的位置和用途。
这就需要它具备强大的认知能力，能够识别物体、理解空间关系，并根据这些认知来规划自己的行动。
这种认知能力并非一蹴而就，而是通过一系列复杂的技术和方法来实现的。
在人工智能的认知技术中，感知能力是基础。
这包括视觉感知、听觉感知、触觉感知等。
以视觉感知为例，机器需要能够像我们的眼睛一样，从图像中提取有价值的信息。
它要能够识别物体的形状、颜色、大小等特征，还要能够理解物体之间的关系，比如哪个物体在哪个物体的上面、旁边或者里面。
这就需要运用到图像处理、模式识别等技术。
而在听觉感知方面，机器要能够听懂人类的语言，理解语音中的含义和情感。
这涉及到语音识别、自然语言处理等技术。
机器需要将听到的声音转换为文字，然后分析文字的语法和语义，从而理解说话者的意图。
除了感知能力，理解能力也是人工智能认知技术的关键。
机器需要理解自然语言、概念、情境等。
当我们给机器一个指令或者一个问题时，它要能够明白我们的意思，并给出准确的回答或者采取正确的行动。
为了实现这一点，机器需要具备语义分析、知识图谱等技术。
语义分析可以帮助机器理解词语和句子的含义，而知识图谱则像是一个巨大的知识库，为机器提供各种知识和信息，帮助它更好地理解和回答问题。
学习能力则是人工智能认知技术不断发展和完善的动力。
机器需要能够从大量的数据和经验中学习，不断改进自己的认知能力。
从脑科学到人工智能引发了新一轮认知革命人工智能是近年来备受关注的热门话题，其所引发的新一轮认知革命正成为广大研究者和学者们关注的焦点。
在这个快速发展的数字时代，脑科学和人工智能之间展开的相互交流和启迪，为我们的认知能力和技术创新带来了巨大的突破和进步。
脑科学是对人类大脑的结构、功能和认知过程进行研究的学科领域。
通过对大脑神经元的研究、脑电图的监测和功能磁共振成像等技术的应用，脑科学揭示了大脑是如何处理信息、记忆和学习的。
然而，人脑的复杂性和庞大性使得我们对其认知机制的理解和模拟存在一定的局限性。
人工智能的发展正是填补了人类认知的空白。
通过模拟人脑的思维方式和认知过程，人工智能不仅能够进行模式识别、语音识别和图像处理，还能够进行主动学习和自主决策。
它的出现引发了新一轮认知革命，使我们重新审视人类认知能力的本质，从而不断推动我们对智能的理解和发展。
脑科学和人工智能之间的互动和启发是推动认知革命的关键因素之一。
脑科学的研究成果为人工智能提供了重要的指导和参考。
例如，大规模神经网络模型的发展就是受到大脑神经元之间连接和信息传递的启发。
另外，通过对人脑认知过程的深入研究，人工智能的算法和技术也在不断演进和优化，使得人工智能能够更好地模拟人类的认知能力。
与此同时，人工智能也为脑科学的发展和研究带来了新的挑战和机遇。
通过人工智能的数据处理和分析能力，研究人员可以更准确、更快速地处理脑电图和功能磁共振成像数据，进一步揭示人脑的工作原理和机制。
人工智能还能够为脑科学提供新的实验方法和手段，例如虚拟现实和增强现实技术的应用，可以模拟不同的认知环境和场景，深入研究人脑的动态、灵活性和可塑性。
脑科学与人工智能的结合不仅对科学研究和技术发展具有重要意义，也对人类社会产生了广泛的影响。
首先，人工智能的快速发展使得我们对人类智能的未来有了更多的期待。
通过对脑科学和人工智能的研究，我们可以预见到未来人类可能拥有更强大的认知能力和创造力，为人类社会带来更多的机遇和福祉。
人工智能的“认知转向”目录一、内容概括 (2)1.1 人工智能的历史发展 (2)1.2 当前人工智能的应用领域 (3)1.3 人工智能的发展趋势 (4)二、认知转向的提出 (6)2.1 人工智能发展中面临的问题 (7)2.2 认知转向的必要性 (8)2.3 认知转向的提出者及观点 (9)三、认知转向的内涵解析 (10)3.1 认知转向的定义 (11)3.2 认知转向的核心内容 (11)3.3 认知转向与人工智能的关系 (12)四、认知转向在人工智能中的应用 (14)4.1 认知转向在机器学习中的应用 (15)4.2 认知转向在自动驾驶中的应用 (17)4.3 认知转向在自然语言处理中的应用 (19)五、认知转向的影响与意义 (20)5.1 对人工智能发展的影响 (21)5.2 对人工智能产业的影响 (23)5.3 对人类社会的影响及意义 (24)六、认知转向的未来展望 (26)6.1 认知转向的发展趋势 (27)6.2 认知转向面临的挑战 (28)6.3 认知转向的未来应用前景 (29)七、结论 (31)7.1 本文总结 (32)7.2 对未来研究的建议 (33)一、内容概括本文主要探讨了人工智能领域的“认知转向”现象。
随着深度学习和神经网络技术的发展，人工智能在许多领域取得了显著的成果，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
这些技术在某些方面仍然存在局限性，尤其是在理解复杂概念和进行推理方面。
为了克服这些局限性，研究人员开始关注“认知转向”试图让AI系统具有更强的认知能力。
认知转向的核心思想是将人类的认知过程抽象为一系列计算模型，并利用这些模型来指导AI系统的学习。
通过这种方法，AI系统可以更好地理解复杂的语义信息，从而实现更高级的任务，如情感分析、决策制定和知识表示等。
认知转向还强调了知识的重要性，认为知识是AI系统进行推理和学习的基础。
研究人员正在寻求新的方法来获取、存储和表示知识，以便将其融入到AI系统中。
最新科技趋势：了解人工智能的革命1. 引言1.1 概述人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过计算机系统实现对自然语言、视觉感知、学习和推理等方面的模拟，从而使系统能够进行思考和决策。
随着科技的迅速发展，人工智能已经逐渐走上了中心舞台，并在各个领域产生了深远的影响。
1.2 人工智能的定义人工智能可以被定义为“一系列技术和方法，用于构建具有某种程度上的智能行为或以某种方式表现出类似于人类行为的计算机系统”。
这些系统通常使用各种算法和模型来处理复杂信息，学习并提高性能。
1.3 发展历程人工智能作为一门研究领域已有数十年的历史。
早在1956年，达特茅斯会议将人工智能正式确立为一个新兴领域，并在之后几十年里取得了蓬勃发展。
然而，在20世纪80年代到90年代中期，由于计算资源和理论限制，人工智能进入了一个低谷期。
但是，在最近几年里，随着计算能力和数据量的大幅增加，以及新兴技术和算法的出现，人工智能再度迎来了爆发式的发展。
AlexNet在2012年在ImageNet图像分类竞赛中取得了突破，使得深度学习方法开始引起广泛关注。
此后，深度学习模型不断演进和壮大，改善了计算机视觉、自然语言处理等领域的性能。
近年来，人工智能在医疗保健、无人驾驶、自然语言处理等众多领域取得了显著应用成果。
总而言之，在过去的几十年里，人工智能已经成为科技领域最受关注和发展速度最快的领域之一。
它无处不在地改变着我们生活和工作的方式，并为社会带来了巨大的潜力和挑战。
2. 人工智能的应用领域2.1 自然语言处理技术自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术是人工智能领域中的一个热门应用领域。
NLP技术主要用于使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
它可以帮助计算机理解和处理大量的文字信息，并实现与人类进行自然对话的目标。
在当今社会，我们每天都面临着大量的文本信息，包括社交媒体上的帖子、新闻文章、产品评论等等。
人工智能的认知革命一、When？什么时候人工智能将实现革命性突破？国际上有很多非常有影响力的大牛或者是大咖论述过这个问题。
例如，最伟大的科学家之一霍金讲：“人工智能不一定是好事。
”比尔盖茨也说：“人工智能让我比较担忧。
”最新的创业偶像马斯克说：“我们需要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险。
”我们把他们叫做“人工智能威胁派”。
而另外一方面，业界有很多人，包括在座的很多专家，大家其实从另外一个角度看待人工智能，我们把他们叫“人工智能的理智派”。
比如，机器学习大神Michael Jordan，Facebook的Yann Lecun等。
可以看到有一个问题是大家都关心的，那就是机器什么时候能实现智能的突破？我们知道，计算机出现到现在大概70年左右。
那么我们就要问一下，人类的智能是怎么突破的？非常有意思的是，人类历史学家对这个问题研究了很长时间，而且已经得出了结论。
以色列的一位年轻的历史学家尤瓦尔.赫拉利的《人类简史：从动物到上帝》中写到：七万年前，从非洲大陆走出来的智人实现了“奇点”的突破，占领了整个世界。
所以大家就会想知道，七万年前来自非洲的猿人到底发生了什么，好像智力一下子突然开窍了，统一了地球呢？猿人在地球上已经存在了300到400万年了，到7万年前才实现了智能的突破，这里面是一个非常长的时间。
而计算机出现的时间刚刚只有几十年的时间，和猿人产生智能的时间周期相比，计算机刚刚度过的时间只能算一瞬间。
二、How？人工智能如何才能实现最终的突破呢？最近讨论比较热的一个话题是，神经科学对人工智能发展促进的可能性。
最近这两年，美国政府已经顺利完成人工基因测序的研究。
美国和欧洲正在开展一个新的为期十年的40亿美金的基础研究投资，美国叫“大脑图谱”，欧洲叫“人类大脑项目”。
在这个方面，我国各个方面也在积极推进“中国脑计划”，比如中科院卓越创新工程里面，也涉及了这方面的研究。
我们可以看到，对于脑神经科学的研究，对于人工智能是可以产生促进作用的。
现在脑科学的进展，已经使我们知道大脑里面的不同区域可以处理不同的细节。
大家看左图，当一个图像进来以后，我们看到了不同的像素、点、线、轮廓最后到人脸，这是一个非常复杂的图像处理过程，需要使用几百亿个神经元。
而且非常有意思的是，人脑在处理各种不同的多媒体信号的时候，例如声音、图像、触觉，都是从细节到抽象逐步的向上传递，并且最后综合在一起的。
当你看到一幅猫的图片的时候，你的大脑里已经有预备有猫的叫声，猫如果发出猫的声音，你的反应是正常的。
如果猫发出的是老鼠的声音，那你觉得这是不正常的，又会调出另外一套处理机制。
如果把人的大脑皮层剖析开，就会发现大脑皮层是由六层的神经元结构构成的。
最重要的一点是什么呢？大脑皮层记忆的方式，跟我们电脑的存储是完全不一样的。
比如：大脑主要存储序列模式。
一首歌曲从前到后听是能够记得住旋律的，而倒过来放我们就不认识了。
包括自联想的回忆模式。
比如：看到猫脸上半部，人脑的神经网络会帮你自动的联想出猫脸的下半部出来。
对比来说，电脑只能做运算和存储，而不是记忆。
前一段时间跟李德毅院士专门探讨了记忆是如何帮助人脑实现智能的问题，我觉得在这方面的研究还差的很远，还有大量改进的空间。
迄今为止工业界人工智能的成功经验是什么呢？以谷歌为代表的世界互联网公司，包括中国的阿里、腾讯、百度、讯飞，已经找到了一条路，那就是利用深度神经网络与大数据结合，这已经成为当前人工智能实现的一条主流路径。
我觉得这条路径中还有一个非常重要的内容，就是基于互联网和移动互联网的“研究-工程-产品-用户”大闭环优化。
从2013年开始，其实DNN已经被广泛的应用在合成、识别、评测、增强等一系列方向。
我们可以看到现在这个方面的工作，已经成为了当前机器学习和统计模式主流。
现在的DNN对人脑神经网络的借鉴是非常非常抽象的，我们其实可以通过对人脑的研究进一步的优化DNN。
大学和研究院所要想做人工智能方面的工作，当前相对于互联网公司，一个很难比较的地方是什么呢？我总结了一个“研究-工程-产品-用户”大闭环优化的核心思想，用简单的四个字，可以说是“大、智、移、云”。
移动互联设备对智能交互（包括语音图像）提出了迫切的需求，而传统的嵌入式移动设备不能够提供足够的运算能力且缺乏足够的电力供应，而云计算出现以后，这些复杂的计算都可以放在云上。
通过云计算自然就存储了大数据，而这些大数据结合刚刚讲的深度神经网络，可以很好的解决人工智能问题。
我自己把它总结成为一个效应，叫“涟漪效应”。
“涟漪效应”就是水滴刚刚滴入水面的这个过程，会产生一个波纹逐步的覆盖整个水面。
我们可以想象一个人工智能产品刚开始投入到市场上的时候，有些性能是不好的，就像讯飞的语音输入法。
水波纹每一圈向外扩散就会有更多人使用，更多人使用，真实数据和使用经验就会放到云上，系统会根据这些数据和经验进行自我学习和更新。
当它扩散到更多的人使用的时候，就是波纹覆盖水面扩大的时候，已经是改进以后的系统。
前一千万人免费使用系统的同时也贡献了宝贵的数据和经验。
当第一千万零一个人使用的时候，他就会觉得：“哇，怎么这么好？”。
2010年以前的语音识别是不能在真实场景下使用的，我们科大讯飞刚推出语音输入法的时候，在实验室里面测试识别率是90%的系统，在真实的环境下识别率是多少呢？55.8%。
但是利用涟漪效应和“大、智、移、云”，现在已经识别率达到了95%。
人是多少？99.5%。
但是现在识别率还在以每年30%的速度往上提升，大概5年以后就可以逼近人类的水平。
现在工业界所依赖的大闭环优化、深度学习和大数据方面，跟脑科学的研究思路有没有可能结合呢？我觉得是完全有可能的。
因为现在人工智能网络借助于新的学习机理甚至于拓扑结构上的改进，将可以进一步成为人工智能发展强有力的推动力。
例如，一种新型的递归型深度神经网络RNN已经成为当前语音识别的一个新的标准配置，比传统的DNN方法可以再提高20%-30%。
RNN就是一种非常新的网络拓扑结构，和人脑神经网络可以时间上可以进行信息积累类似，通过网络拓扑结构的优化和改变可以实现对序列性数据更好的处理能力。
三、Who？人工智能到底是什么样的一个技术？上次开中国人工智能大会的时候，我被问到一个问题：人工智能跟机器人是什么样的关系？大家都知道，人工智能和机器人的定义里面都是这样一个过程：一套完整的能够进行感知、认知、决策和执行整个过程的人工处理机制。
人工智能自1956年DartMouth会议有了定义以来，大家一直在追求的是通过计算机数字世界和虚拟世界完成这样一个机制。
但是做机器人的专家是从哪个角度呢？他们是在物理世界和真实世界中探求能不能实现这样的机制。
因为做机器人的，一定要在物理世界里面执行。
现在做人工智能的人员长期与虚拟数字世界打交道，而现在要到一个真实的物理世界干活了。
而作为长期在真实物理世界中工作的机器人专家来做，当前必须在数字化世界中获得更强的智能。
我要讲的是，现在这个时代，也许这两方面要进行更紧密的融合。
四、Where？当前人工智能发展到什么阶段了？世界上一个非常著名的公司Gartner研究过，一项新的技术从开始研究到最后成功的产业化之间要经过很多过程，包括一开始的推崇备至发展到期望巅峰然后到跌入现实低谷的痛苦，很多技术在这个过程中慢慢的消失了，或者被新的技术代替了。
但是在这个过程中我们看到，我们所讲的人工智能其实是一个非常广泛的概念，他的各项技术以不同的状态分布在整个曲线上。
工智能里面很多项技术发展是不均衡的。
上次李德毅院士跟我探讨过一个概念。
我原来说的是计算机有计算能力和记忆能力。
后来李院士讲：“这是不对的。
”后来我就改了，我讲：“计算机现在比较强大的是运算能力和存储能力。
”1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫，从此，人类在这样的强运算型的比赛方面就不能战胜机器了。
江苏卫视有个《最强大脑》的节目，让每一个人类选手记100个4位数，然后让你问第58，第64个4位数是什么？这对于计算机来讲，根本就不是个问题。
所以从运算智能的角度来说，人类早就不是机器的对手。
我们看到机器在感知世界方面，比人类还有优势。
人类都是被动感知的，但是机器是可以主动感知的。
比如：激光雷达、微波雷达和红外雷达都是。
可以看到不管是Big Dog这样的感知机器人，还是自动驾驶汽车，因为充分利用了DNN 和大数据的成果，机器在感知智能方面已经越来越接近于人类。
但是，我们不要忘了一件事情，人类跟动物的区别是什么呢？是人类拥有自己的语言，有语言就可以表达知识，有知识就可以进行逻辑推理，而有逻辑推理以后我们就有向更高阶段发展能力。
我们认为语言的使用区分了人与动物，也将是人工智能面临的最大挑战。
其实前一段时间就有人跟我提：“动物难道没有认知吗？”动物对自然世界确实有认知，但是它的认知也只能是停留在哪些是固体、哪些是液体、哪些是能吃，哪些是不能吃的等等。
所以我说，动物只能对自然世界产生简单的认知，同时对人造世界的自然属性产生认知！动物能够看到月亮，但是它不知道月亮是一颗星球。
如果一只兔子来到这个会场，它会知道这里有很多活物（人），有桌子、椅子这些固体，但是它不能理解这些物体和人类社会之间的关系。
现在我要问的问题是，计算机能理解这一切吗？我觉得这是非常关键的一点。
如果这时候让我们回过头来看一看人类智能的突破。
七万年前智人的智能好像有过大的突破，研究表明，这是因为他们有特殊的语言和认知。
我们到现在分析人类历史都知道有农业革命、工业革命、信息革命，但是在七万年前，现在历史学家有一个公认的，在七万年前人类发生了“认知革命”。
其中的核心是智人拥有丰富的语言，从而产生了三个结果，这些智人通过语言更好的描述自然世界，从而可以执行更加复杂的计划。
比如：河边有一只狮子，猴子和鸟类可以发出类似的声音，但是智人已经能够描绘出狮子多大，跑的多快。
我曾经以为八卦是女生特有的专利，现在我才知道八卦对于人类发展非常重要。
因为有了语言，智人可以对人类的社会关系进行“八卦”，从而可以组织150人以上的团队。
而最重要的一点，就是智人有了语言之后可以描述在梦中想到的东西和他们脑子里面想到的东西，从而产生虚构、产生宗教，产生各种概念。
正是因为这样的，现在很多正在做人工智能研究的专家，包括我前面说的大牛Michael Jordan和Yann Lecun等也已经意识到，自然语言理解对于人工智能来说是一个突破口。
在今年3月22号的《静.沙龙》人工智能研讨会上，我对杨强教授当时提的一个概念非常尊崇。
最近有一本书是《从0到1》，美国Peter Thiel写的，他讲的“从0到1”是美国擅长的原始创新，而他讲的“从1到N”是中国擅长的全球化。
杨老师提出来一个，说现在我们人工智能研究大部分做的还是从1到N 的工作，我们让机器干很多事情看起来像是有智能一样。
