从今天开始，公众号就正式启用新名字: Agent的潜意识。
老名字“樱园的玻尔兹曼机”是当时在大学打大数据算法竞赛的比赛队名，当初觉得比较好玩，然后就顺手转成了公众号的名字。没有谁能让时间静止，如果你想让时间流淌的不那么一帆风顺，就制造一些变化。很多时候，大家记住一个日期的缘由，是那段时间生活发生了一个大的变化：比如说第一次约会，第一次发表论文，第一次看到大海，新生命的诞生...如果问老司机为啥开车从没有事故，他多半会说凭感觉。这个凭感觉是因为很多时候开车司机有视线盲区，需要自己根据过往情况预估推理一下。当他倒车的时候，好几次撞墙，然后下次再倒车的时候会下意识的根据一些情况预估推理，这就是潜意识吧。潜意识一般大于意识，来指导人的行为。例如比特币，他已经涨到了1.7万美元一个，人们都知道它很贵了，但潜意识会告诉你，这个是“郁金香”泡沫，说不定哪天跌的连根都不剩，但是，等了那么久这一天还没来。因此潜意识也不是很可靠。但人们还是依靠潜意识做决策。例如拼多多，今天是11月24日，没有人能理解，一年后拼多多能很大概率上在活跃买家数、GMV上超过淘宝，大多数人的潜意识里，拼多多是品质低劣靠补贴抢占市场的，不知道拼多多已经盈利。如果一个Agent的潜意识，能规避人类潜意识中的各种缺点，这样的Agent就非常有趣。可是现在的Agent还很弱小，我们还在意识的初级阶段。1. attention 图片的anchor box的候选生成，长短时记忆网络，本质上都是让机器有一点意识，知道哪些特征跟响应变量更相关。2. Adaptive 自适应模块，例如一个自适应卷积核，他可以根据响应区域的情况自动调整卷积核的核大小，以此来更精准的提取到响应区域的特征。3. Context 上下文，场景理解，让Agent能够随机应变。这也是比较显性的机器意识。应该还有很多吧。强化学习算不算得上Agent的意识呢？例如下德州扑克的Agent。我觉得是算的。可以头脑风暴一下，你觉得AI领域哪些能算是机器的意识呢？比如说卷积神经网络，这个其实不是的，因为他比较傻，死板的按固定大小在不断卷积卷积，最后虽然精度也不差，但不灵光，没有太多能动性。应该会有更好的基础算子来取代CNN吧。举个例子：图像分割就不应该用CNN，因为物体的边缘不可能是方方正正的，不是方正的边缘，CNN来分割就会出现锯齿。Agent的意识是有落地场景的，而如果让Agent具有潜意识，就是冒险家的乐园了。庄辰超说，不信命运信概率，总有人会赢，why not me？那就一起发车，高歌猛进，诗酒趁年华，做一趟海盗，去一场冒险家的乐园。
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