如何降低AI在决策中的风险？

主要观点总结

本文回顾了人工智能的发展历史，介绍了早期的人工智能、第一波技术发展浪潮、第二波技术发展浪潮和第三波技术发展浪潮的特点和区别。文章还讨论了深度学习的历史，以及人工智能商业时代所需要的资源和挑战。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能的发展历史

人工智能自古就被人们梦想制造出来，经历了早期发展、第一波技术发展浪潮、第二波技术发展浪潮和第三波技术发展浪潮的不同阶段。

关键观点2: 第一波技术发展浪潮的特点

基于人类专家知识的提取，通过逻辑推理来解决问题，有明确的规则和条件，执行明确的任务，但缺乏自我训练和提高的能力。

关键观点3: 第二波技术发展浪潮的特点

基于统计模型，能够进行精准分类和预测，认知和学习能力有了长足进步，但丧失了第一波技术的推理能力，个体样例可靠性欠缺。

关键观点4: 第三波技术发展浪潮的特点

逐渐建造出“有意义”的模型用以描绘现实世界的现象，具备语境适应能力，但技术实现和成本方面仍有大量挑战需要克服。

关键观点5: 深度学习的历史

深度学习经历了漫长而丰富的历史，其技术体系基于大量线性代数、概率、博弈理论以及数字优化。如今的科学对大脑的认识依然非常有限，远不能给人工智能提供足够的信息来进行模拟。

关键观点6: 人工智能商业时代的挑战

商业时代需要企业家们理解人工智能的价值和局限性，并贯彻到企业的策略中。企业需要重视数据和人才的建设，以应对人工智能的挑战和机遇。