人工智能中存在的问题有很多,在上一篇文章中我们给大家介绍人工智能存在的问题的三个部分,第一是显而易见的常识描述是十分费力的,第二是人工智能被图灵对智能的定义所束缚了,第三是人工智能的核心问题莫拉维克悖论。在这篇文章中我们继续给大家介绍人工智能中存在的问题。希望这篇文章能够给大家带来帮助。
我们在前面说到了人工智能中有一个莫拉维克悖论,因为这是当今任何严肃的人工智能工作的焦点。如果我们想解决莫拉维克的悖论,我们就多少需要模仿生物体纯粹依靠观察世界学习的能力,而不需要标签。实现这一目标的一个有希望的想法是构建一个系统,对未来的事件进行预测,并通过将实际的发展与系统的预测进行比较来学习。大量的实验表明,这确实是生物大脑中发生的事情,并且从许多角度来看这样做都很有意义,因为这些系统必须要学习物理定律。预测视觉模型是朝这个方向迈出的一步,但肯定不是最后一步。
接着我们给大家介绍一下人工智能存在的第二个问题,那就是我们迫切需要在图灵的定义之外定义“智能”的特征。一个不错的想法来自非平衡态热力学,并与预测假设一致。我们需要这样做,因为我们需要构建智能体,这些智能体肯定通不过图灵测试,这是因为它们没有语言智能,但我们需要一个框架来衡量我们的进展。
最后我们说一下人工智能最后一个问题,那就是我们今天所做的几乎所有称之为人工智能的事情,都是可以用语言表达的某种形式的自动化。在许多领域,这些所谓仍人工智能可能有用,但这与用Excel取代纸质表格来帮助会计师,实际上没有什么不同。有问题并且问题始终存在的领域是自主。自主不是自动化。自主不仅仅意味着自动化。如果是要求比人类更安全的自主的话,那么它意味着更多,比如说自动驾驶汽车。自主应该是广义智能的同义词,因为它假设能够处理意外的、未经训练的,未知的事物。
人工智能存在的问题不容小觑,也许某一个节点出现了错误会引起整个科技的方向转移,蝴蝶效应的威力是让人始料未及的。我们只有解决了这些问题,才能够更好的驾驭人工智能,这样我们才能够享受人工智能给我们带来更多的功能和福利。
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