人工智能和人类在模式识别和模式发现的区别
作者：中联科创特约嘉宾尹智
发现能力谁更强，人类还是机器？
几乎所有侦探片都会有这种场景，面对一堵贴满照片， 资料，纸张， 密密麻麻连线的墙，侦破者们在苦苦思考一个问题，这一大堆东西里，有没有模式（规律）？
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拿人工智能的话讲，这就是模式发现，接下去就是基于发现出的模式的预测。侦探片的"猫"们，从已知信息里发现特定重复性特征，就是为了能预测"鼠"们的下一个行为。高明的编剧会加入宗教，文化，历史，心理各种元素去故事化这个"模式"，甚至会以此作为主题，比如"七宗罪"。
模式识别和模式发现，代表了人工智能两大应用领域。识别是有已知规则或模型，让AI学习后能识别已知模式（比如识别人脸，车牌，肿瘤，自然语言等等），而发现 是事先并不知道输入里有什么模式，纯粹让AI在大量输入中去寻找特定的规律（特征集合），比如数据聚类分析，AI可以将一堆事物按类似度聚合划分成不同类别，而事先并没有人知道这些事物可以分为几类。后者显然是更高级的智能模式应用，而且更具价值，因为可以带来新的，事先没有被发现和预料到的视角和知识。
跟人类的模式发现相比，其实AI有一个独特的优势，就是可以完全不受任何情绪和固有模式的影响。"侠客行"里石破天能发现侠客岛太玄经武学秘籍的奥秘，就是因为他不识字，没有受到文字形态承载的文字含义的预设影响，而其他人都受到先决经验的束缚，先入为主只从文字含义维度去发掘。从这一点看，石破天用的是机器思维，只在输入里寻找可能的模式，而不管寻找和模式本身多不符合人类思维习惯。
但目前的AI跟人类比在这个方面也有致命缺陷，就是缺乏常识，一个中国人可以很容易在一个赵本山个人照片，一段有"二人转"文字，和一个范伟的声音片段里建立起某种联系，我们甚至可以瞬间再想起郭德纲，春晚小品等等一系列相关元素，这对人来说，都是常识，我们的神经元一刹那就可以把这些记忆单元激活，而要让人工智能明白这一种模式，需要一个无比庞大的非结构化数据库，和一个繁杂的深度学习网络。
所以我觉得尽管人工智能在算力，算法和应用领域的发展日新月异，在未来相当一段时间里，在强智能领域，AI还是人类思维的一种补充，一种专家，专业型顾问。
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本文标题：人工智能和人类在模式识别和模式发现的区别
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