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人工智能也会有不同的阶段和不同的形式,人工智能不仅仅是我们去定义的,现在有不同的技术,它们都是人工智能的基础,包括机器学习、表示性学习和深度学习。如果我们回溯历史,我们发现我们是第三次人工智能发展大浪潮了。第一次是上世纪50年代,那时候计算机进入到我们的视野,那时候我们就会想如果计算机可以思考的话是不是可以向人类那样做出行为,是不是可以改变我们的世界。第二次人工智能的浪潮是在上实际九率80年代,当时有很多相应的研究机构都在收集数据,那时候有很多人都会想我们作为人在作决策的时候会有一些原则和法则。我们要把写法则给具体起来,把这些法则放到电脑当中,这样的话机损级是不是就可以跟人一样做决策了。但是后来事实并不是这样子,我们发现在做决策的时候也没有那么多的原则可以遵守,或者说有的时候法则太多了根本就收集不了。第三个阶段是五六年前,当时深度学习非常成功,深度学习我们会发现也是编程的方式,我们会用一个架构,这个架构的运作方式跟我们的大脑非常像,我们有很多的网络,这些小的网络都是相互联系的,这是计算机深度学习的方式。机器跟人的大脑一样,我们需要学习的材料来帮助机器去学习,机器也需要学习,这些都是一些图片的数据集,我们会使用这些图片来训练人工智能或深度计算的算法。我们用图片来训练机器,机器看到这些图片的时候是没有解释的,我们问这个机器图片上是什么,是有人的特征,还是有人的特征,还是说是其他的特征,这些都是机器要解决的。我们发现计算机深度学习网络在识别图片的时候质量也在不断下降,这是它们面临的挑战。在10月的联邦公开市场委员会发布会上,鲍威尔强调道:“我们不应将购买国债与美联储在金融危机后部署的大规模资产购买计划相混淆。单纯的购买国债不应该对长期证券及金融市场的供需和价格造成实质性的影响。”换言之,鲍威尔对量化宽松有一个简单的反向定义,即要能称得上QE必须同时具有两个基本要素,一是能够支持长期证券价格,二是缓解金融市场的财务紧张状况。

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