人工智慧無法取代人類的論文。重點和難點都是資料表示問題。
目前大部分的智慧問題是需要設計損失函式的，都是由人類來定義什麼時候智慧系統值得獎勵，什麼時候需要懲罰以期最後達到最佳化目標。這樣的機制下人工智慧工作的前提都是人類定義的，人工智慧怎麼可能取代人類。
還有一個原因是人能夠基於歷史上的所有知識進行知識再生產，甚至跨領域再生產，也充分結合了集體多人的智慧，顯然人工智慧還不具備這麼強的知識再組織能力，所以人工智慧必然無法取代人類的論文。
如何表示一個詞，如何表示一個句子，如何表示一篇文章，如何表示一段語音，如何表示實體間的關係，如何....
可以說能夠清楚將概念表示出來是所有人工智慧技術的前提和保證，表示的好壞決定了人工智慧技術能夠取得的效果。一種好的表示也許能催生一個讓人類驚歎的結果。
以下列舉一些歷史上經典的表示方法。
語音可以透過傅立葉變換等一步步操作產生fbank特徵和mfcc特徵，這就是一小個時間片的語音表示，有了這樣高效的語音表示，才有了後面更加高效的神經網路計算能力。
word2vec技術打開了詞表示的新的時代，極大的促進了NLP技術的發展，詞和詞之間可以透過距離進行度量，詞擁有了相當豐富的語音，後續在此基礎上產生了更多的詞的表示方法，句子的表示方法，文章的表示方法，都產生了非常神奇的效果。
Node2vec是用來產生網路中節點向量的模型，輸入是網路結構（可以無權重），輸出是每個節點的向量。這裡的節點可以是任何有關係的實體，人類的知識、結構等都可以用這種方式來表達，Node2Vec從某種方式具備了有聯絡的萬物皆可表示的能力。
人工智慧無法取代人類的論文。重點和難點都是資料表示問題。
為什麼人工智慧無法取代人類論文？目前大部分的智慧問題是需要設計損失函式的，都是由人類來定義什麼時候智慧系統值得獎勵，什麼時候需要懲罰以期最後達到最佳化目標。這樣的機制下人工智慧工作的前提都是人類定義的，人工智慧怎麼可能取代人類。
還有一個原因是人能夠基於歷史上的所有知識進行知識再生產，甚至跨領域再生產，也充分結合了集體多人的智慧，顯然人工智慧還不具備這麼強的知識再組織能力，所以人工智慧必然無法取代人類的論文。
研究的重點和難點一直是表示的問題。如何表示一個詞，如何表示一個句子，如何表示一篇文章，如何表示一段語音，如何表示實體間的關係，如何....
可以說能夠清楚將概念表示出來是所有人工智慧技術的前提和保證，表示的好壞決定了人工智慧技術能夠取得的效果。一種好的表示也許能催生一個讓人類驚歎的結果。
以下列舉一些歷史上經典的表示方法。
語音表示語音可以透過傅立葉變換等一步步操作產生fbank特徵和mfcc特徵，這就是一小個時間片的語音表示，有了這樣高效的語音表示，才有了後面更加高效的神經網路計算能力。
詞表示word2vec技術打開了詞表示的新的時代，極大的促進了NLP技術的發展，詞和詞之間可以透過距離進行度量，詞擁有了相當豐富的語音，後續在此基礎上產生了更多的詞的表示方法，句子的表示方法，文章的表示方法，都產生了非常神奇的效果。
圖節點表示Node2vec是用來產生網路中節點向量的模型，輸入是網路結構（可以無權重），輸出是每個節點的向量。這裡的節點可以是任何有關係的實體，人類的知識、結構等都可以用這種方式來表達，Node2Vec從某種方式具備了有聯絡的萬物皆可表示的能力。