这种大量喂养数据训练出来的AI，本质上就是个数据表的筛选功能，并不是什么人工智能_风闻

知识有限，谈点我的拙见

这种大量喂养数据训练出来的AI，本质上就是个excel数据表的筛选功能，并不是什么人工智能。

真正的人工人能训练我认为应该有特别的算法以及动态训练，算法应该是把一些基础概念纳入进去，然后根据相似性进行归类，比如说猫的定义就是若干个类别的集合体，而不应该按照西方那一套单个单个独立性地进行定义。

为什么汉字学5000个字基本够用了而英语需要2万-5万个单词才行？就是因为归类法不同。

早期英语创造单词的时候都是按照一个个独立的事物来定义而不把相关的进行归类才造成有百万之巨的单词量。近些年社会发展实在太快，英语才越来越多地出现归类法来创造单词了。汉字以前也是喜欢创造新字来定义和区分不同的事物，后来才越来越多地进行归纳法来用词语定义新的事物。

举个例子：英语中肉类单词有pork、beef、mutton看不出和pig、cattle、sheep的联系，也不用meat这个大类来定义，而羊这个类别里面又一堆ram、lamb、goat、ewe、sheep让人头疼。这和中国古代很相似，比如马这个类别里，深黑色的马叫骊、浅黑杂白的马叫骃、青白色的马叫骢、有青黑色纹理的叫骐、红色的叫骍。

现在谁还会用这几个字来说马了，这是影响实用性的方法，只有作诗等这类艺术性用才好。

说回人工智能的算法设计，定义个猫就应该先定义直线、曲线、点、面、各类几何图形等基础，再定义什么是耳朵，耳朵又分哪些类别长的短的等等。什么是颜色，颜色有有哪些、尾巴、爪子、毛发等等都要定义，然后适当引导AI学习猫是哪些定义的合集、狗是哪些定义的合集等等

我不知道现在的AI在算法上是怎么设计的，但是如果给侧面能找出猫，给正面就认错的话，肯定是归类基础不全面

【本评论由风闻社区捞取，来自《看完美国花1亿打造的超级AI之后，在座不少人怕是要失业了。。》一文，仅代表发帖用户观点，标题为小编添加，更多热乎讨论请移步原文】