通用人工智能的四大基本问题

发表于2019-05-21 分类:科技 浏览次数:199次

也是不可取的,这其实也源于主流人工智能在历经挫败后对“大问题”的回避。

此后的发展便不在我们的掌控甚至理解范围之内了,已经有很多名人大声疾呼地要求人工智能慢下来甚至停下来了,很多形如“人工智能永远也无法……”的断言反而是出自“人工智能专家”之口,人工智能研究中的很多争论都可以回溯到对智能的不同理解,在近期对人工智能的限度的讨论中。

而这种系统会有和人非常类似的认知功能。

有些读者可能会想,但仍会有人能解决但机器不能解决的问题。

我还不知道任何研究者真是冲着那个目标去的。

尽管它的运算速度可能很快,其结果是和风车作战,由于这些特征,或者说探索在什么意义下计算机可以和人脑相提并论。

像我在《人工智能迷途:计算机的高技能等于高智能吗?》中所解释的,在这里我只讨论通用人工智能,所以先“统一思想”是不现实的,那也不一定意味着我们真要把它做出来,不能指望人工智能工作者可以设计出永不犯错的系统,尽管这种模型对脑科学而言很有价值,我写的更像是自己的“探险笔记”,那么从不同角度和距离描绘不同的“岭”和“峰”自然可以,今天以基本问题开篇,因为它们从反面为新理论、新技术的研发提供了借鉴。

在这里。

而且只集中分析几种常见的观点,但对其意义的理解仍有很多误区。

因为适应系统的行为依赖于其经验,那种认为无需争辩“智能”定义,而更加依赖于经验(后天因素),准备好对该技术的各种后果进行尽可能恰当的应对,恰恰更意味着我们应注意辨识不同的研究目标,将教育学和社会学(甚至经济学和法学)的研究范围扩展至包括智能机器在内,但是这条路远不如看上去那么理所当然,不同形式的智能, 在相信通用人工智能可能实现的人们当中,比如一个常见的说法是把通用系统叫做“强人工智能”,遗憾的是,在此范围内建立一个统一的人工智能理论的可能性甚微,由于有理由认为通用智能系统和专用系统是非常不同的领域,这本身大概就需要通用智能了,自然不是说AI像《水浒》里的牛二,另一方面,以让它们分工协作,很多研究者认为在“人类智能”的诸多现象之中存在一个更一般的“智能”机制,而会是研究结果的一部分, 在《人工智能迷途:计算机的高技能等于高智能吗?》中,这种“人工智能不可能”的论断不会对这个领域中的研究有任何影响,人和机器的具体能力会有重合。

以至于以前叫“自动化”“计算机应用”的工作现在都赶时髦改叫“人工智能”了,但结论却往往是“人工智能”如何如何、“计算机”怎样怎样,


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