如何評價阿里巴巴的NASA計劃？

01-22

其實我想問一句，研發中心會設在哪呢

這四個字母都不是某句話的縮寫，直接抓來就用，真是簡單粗暴到家了。

不過這樣也不是沒有好處，比如跟隨者只能叫NBSB了。。。

馬雲爸爸的裝逼計劃

是個好計劃，個人估計模式是阿里巴巴砸錢，專業人士搞科研，有成果了阿里能得到專利或者使用權。

為什麼我總感覺一點不安

不看好，由公司基因決定，就像做不好社交一樣。

阿里這是要上天啊

先markd下

那IDST怎麼辦？我感覺IDST內部對自己的定位都拿不準啊。

我對那些理論技術的用詞可能不恰當，畢竟我還沒有開始學習，不過能表達出那個意思就夠了，雖然「深度學習」是更新的詞，它比「機器學習」更進一步，但是「機器學習」這個詞我很喜歡，機器像人一樣學習，機器內置的程序的目的不再是為了解決各種情況下的各種問題，而是以學習經驗為目的，任何事都可以通過一遍遍的嘗試來積累經驗，不再需要通過傳統的程序中人為編寫的經驗對情況做出判斷，對人的模仿更進了一大步，多麼的形象啊，所以我就任性的用了機器學習這個詞語。

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下面是回答：

這是一個意義重大的計劃。第三次工業革命是信息技術，當年IBM的windows，谷歌的安卓，蘋果的IOS，這些操作系統都是經過幾十年的積累修改升級打補丁才儲備起來的技術，幾十年的差距我們是趕不上的，所以，我們錯過了第三次工業革命，沒有掌握科學技術的命脈。第四次工業革命毫無疑問就是人工智慧了，人工智慧因為近年來數學上的突破、計算能力的發展，所以復甦了，現在正是人工智慧時代的開端，如果我們不趕上這個浪潮，落後就是必然的結局。

人工智慧主要靠機器學習和感測技術的支撐，當然也需要強大的處理數據的能力也就是計算能力，這裡所說的感測技術是搜集信息數據的技術，我擅自把感測技術放在了三個要素的中間位置，把它排到了第二位。機器學習理論是編寫機器自學系統的理論基礎，而感測器能搜集大量機器自學所需要的數據，機器自學系統和感測器就好比當年的操作系統和CPU（中央處理器），這個觀點是我的猜測。幾十年來，操作系統和CPU是我們心中的痛，所以希望我國不要在人工智慧的時代留下遺憾，或者更嚴重的情況是，我們如果不緊跟時代的步伐，可能因為技術的壁壘而面臨威脅。

所以研究人工智慧是國家大事，同時也能提升穩固阿里自己商業帝國的根基。阿里這樣的企業有錢有實力有資源，如果它們不研究人工智慧，我們國家就沒有企業有實力跟谷歌之類的抗衡了，雖然現在可能還沒達到能與谷歌抗衡的程度，但至少可以讓我們的差距不那麼大。

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人工智慧領域最重要的毫無疑問是最基礎的機器學習深度學習的理論，其實第二重要的技術可能不是感測技術，這是我猜的，但是感測技術確實很重要，它是人工智慧發展的前提，如果連數據都沒有，拿什麼來學習經驗？要機器做到人一樣的感知想想都覺得難上天了，而感測技術研發出來之後應該也可以像程序代碼一樣保密吧，所以它應該也是一個可以儲備起來的技術吧，我們可以儲備起來給自己用，別人也能儲備起來對付我們不給我們用，這個又是我猜的。

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想搞人工智慧是不是要從學習編程語音做起呢？其實並不是，人工智慧的靈魂是數學和統計，是理論而不是技術，科學家設計演算法，程序員用他會的語言把演算法翻譯出來，一個是作家，一個是翻譯，當然，好的翻譯也是非常了不起的。不過，你搞人工智慧不可避免的要學一些程序方面的知識，你只要知道編程有哪些功能，不需要學會怎樣去實現這些功能，這是程序員的事。想想一個驚世駭俗的機器自學系統不久之後就會出現了，就像當年那誰編的操作系統一樣，我們有幸迎來新時代，人工智慧是一件可以當做夢想的事不是嗎？如果你夠年輕，有才華有志向，難道不想投身AI事業嗎？

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最後還是想弱弱的問一句，大家對阿里對中國的人工智慧有信心嗎？港真，我不是很有信心。借用樓上小哥的那句話，夢想還是要有的，萬一實現了呢？

難道是伊文斯？

同樣是富豪，然後轉而保護環境，最後是ETO

細思恐極，我回想起了那天一個老人和我聊起什麼亂七八糟的星球之間存在威懾，什麼不要隨便暴露自己………

難道說……