AI（人工智能），能干什么？不能干什么？为什么连埃隆·马斯克也承认“工厂自动化以后，效率没有提高，反而下降了”？5月26日（本周六）上午10:40，卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授，通用机器学习平台 Petuum 创始人邢波将在混沌创新院开讲《人机协作》。他将结合在Facebook挑战1亿节点网络计算的实践经历，帮你系统梳理出人工智能技术目前正在面临的瓶颈以及未来的新机会。你究竟在AI价值链的哪个位置？该如何布局？听了这堂课，你一定会对AI的机会与陷阱有更系统更权威的认知与理解，并最终收获“降维打击”的硬实力，欢迎你来追课。
课前热身
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精彩观点
1、作为一个成熟的人工智能学者，不仅仅是要成为一个算法专家或者成为一个建模专家，你不能把活扔给程序员，让他们实现，其实系统里的问题，也是重要的研究内容。
2、马斯克的工厂，极力地推动自动化，机器人的部署相当激进，不是一般的机械臂或者工业机器人，而真是想做智能机器，能够自己开封零件包，能够自己检索，能够自己组装设备，这是有相当大困难的。最近，他在Facebook上也承认，工厂自动化了以后，效率没有提高，反而下降了。
3、我可以告诉你，5年之内，我不准备坐自动驾驶车，或者我强烈要求自动驾驶车有方向盘，我自己得握着。
4、当一个东西产生一个功能，形成一个产品时，它最起码的功能是即插即用，能够部署，能够被一些非专家的人使用。人工智能现在还没有达到这个程度，所以工作应该往哪做？往产品化方向推。
5、好的人工智能解决方案，其数学模型应该是显性的。它里面的故事、参数、数学行为，人应该对它有足够的了解。由于有这么一种了解，它能够被简化，被简化了以后，还可以被机械化，这样你就可以在实现里面，有比较客观和稳定的判断。
6、我们希望通过这么一个尝试，把人工智能从独门秘笈、黑科技，往工程的方向做一个推动，使它对于语言的依赖、设备的依赖和对于界面依赖弱化，让不同的人，像我们使用电或者使用微软的文字工具一样，各取所需，而不是说非要雇一个Chief AI Officer或者雇一大堆博士，做手工作坊式的研发。
7、整个人工智能，体现了一种机械的美学或者工程的美学，绝对不是一个哲学的美学。
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