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Hey,Siri,帮我把服务器A的X目录凌晨五点拷贝到B服务器上

这篇文章是2015年六月份和人聊天记录下来的。有些观点从现在看来，又可能是不准确的，然而也是蛮有意思的，聊了一下午，啥都聊了。

今天下午是比较有意思的，讨论的话题包括，但不局限于：

深度学习的本质是什么

人无法从海量的语料中学习到规律，但是语料经过数学化后，经历深度网络，网络的的节点通过某种群体行为能够记录下这种规律，从而在新的数据到来后，能够用这种隐藏的规律进行处理。人类的神经元亦是如此。群体往往能形成某种意识或者规律。

大数据/机器学习/人工智能之间是什么关系

人工智能是很早很早之前的事情了。机器学习是人工智能的一个方向，随着数据在增大，发展成为’大数据’。这里的大体现在四个维度：大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）以及产生的价值（Value），有了基础，机器学习被极大的激发，一些简单的统计算法都能够从大数据里获得有效的规律。传统机器学习算法，比如无监督的，一般是将数据向量化后映射到一个数学空间，进行空间划分，而监督类的学习，则是根据数据优化参数，得到一个预测函数。这些算法本身一直存在，但是在数据大了之后才显得有优势。大数据背后蕴含的是规律，而这些算法就是找出这些规律。总结下：大数据极大的激发了机器学习，机器学习推动了人工智能，机器学习是人工智能的一个分支。这就是他们之间的关系

量变到质变

人类的发展从工业革命开始，瞬间突飞猛进，这一两百年的进化速度远远超过过去几万年。很多东西都是如此，一旦快了起来，你再也看不到它的脚步。

Hey,Siri,帮我把服务器A的X目录凌晨五点拷贝到B服务器上

自然语言处理的发展是不是让运维也可以变得更加科技感？

运维：

Hey,Siri,帮我把服务器A的X目录凌晨五点拷贝到B服务器上。

Siri:

好的，收到。我会在凌晨五点将A的X目录拷贝到你最常用的B服务器的临时目录K上哦。我没理解错你的意思吧。

以前没法实现是因为光是让机器解析人类的语言都很困那，随着相关技术的发展，这些已经变成可能了。

无人驾驶

无人驾驶汽车剥夺了人们驾驶快感。而人类为了维持这种快感带来的代价和浪费也是惨痛的。人类和自然语言一样，是一种模糊而不严谨的存在。人必然会出错，而出错，往往带来的代价会很高。同时，因为人的‘模糊’与自私，往往会导致大量的拥堵，从而浪费了每个人有限的时间。

未来人类会怎么存活

必然是机器人供养人类。未来的人类只会有一家公司，机器人公司，该公司从事生产，为人类提供大量的物质。人类会生活在一个高度福利的国度，从而变得愈加无知，将自己几万年来获得的，当然也有可能从工业革命开始的进化丢弃掉，没有了机器人的饲养，便一无是处。也许有一天每个人都生活在人工智能虚幻出来的世界，就像黑客帝国一样。