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安溪人工智能好不好用

来源: 发布时间:2024年07月19日

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1.“适应性”是区分“智能”的关键因素在各种复杂的、变化多端的现象下,哪个才是界定“智能”这一概念的关键因素?是否必须要忠实地模拟大脑,或是需要产生与人类相似的行为,还是要解决复杂的问题,亦或是需要具备各种认知功能?这些都有一些合理性,但背后是否有某个在抽象层次上的共同点?人类的大脑、行为、认知过程都体现了适应性,经过适应,人类往往能由简到繁地解决那些未见过的问题[1]。可以说,在各种特点中,适应性才是“智能”的核力特点。我们当然不能否认经过漫长的演化,形成的大脑结构对“智能”而言的重要性,但模拟大脑时往往被忽略的是,究竟要在多大的精细程度上对大脑做“忠实”的模拟。毕竟,大脑中的许多生理或物理特点对“智能”未必起到关键作用。如果一个模拟大脑的机器,只是在刻板地执行某个程序,而没有适应新环境的能力,这样的机器尽管“类脑”却不符合我们对“智能”的直觉。福清ai智能ai金融科技变革推动了金融服务的创新,包括智能投顾、区块链支付等新型金融服务。

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人工智能领域的其中两位奠基人纽厄尔(Newell)和司马贺(Simon)曾提出,概括来说,“智能是有限资源下适应环境的能力”(Newell & Simon, 1976),这几乎十分准确了,只不过在后来他们自己的研究中并没有遵循这一认识。而另一奠基人之一明斯基(Minsky)则认为,概括来说,“智能是解决困难问题的能力”(Minsky, 1988),这种观点看似符合直觉,但正如前面所论证的,一个刻板的计算机程序并不能被认为是“智能”的,尽管它(如“深蓝”)能解决困难问题。虽然明斯基的观点有其合理性,毕竟人工智能比较终要走向“应用”,但也具有一些误导性,容易把人工智能研究导向专门问题求解上,一个可能(且现在常见)的结果是人在解决问题而非机器自己,这也是为什么当一个曾经认为重要的问题被“人工智能”解决后,人们仍然会发出种种质疑。

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当前,有人认为只要能够解决问题、或是具有某些“认知”功能,即使没有适应性,也算是“智能”,这是本文明确反对的立场。在“适应性”这一大前提下,对有些人而言,“专门智能”就是“智能”,并且已经足够应用了;而对有些人而言,“通用智能”才是所追求的比较终目标、“智能”就是指“通用智能”。或许,在未来“真正的”人工智能实现以后,大众观念大概会偏向于后者。不论怎样,按照前面的论述,我们对“智能”本身已经有了认识。可以说,“(通用)智能”是那个“生来就有”的、不随后天经验而改变的某物[8],而“智能”通过后天与环境交互形成的“技能”则是易变的,随着“经验”的不同而不同、对特定问题有效。“通用人工智能”研究所追寻的,正是对“通用智能”的计算机实现,而非具体一个或一类问题的解决方案。智能机器人技术不断取得突破,从家庭服务机器人到工业机器人,它们正逐步改变着我们的生活方式。德化福建珍云智能推广

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“通用智能”的对立面是“专门智能”。“专门智能”并非特定问题求解的“技能”,因为按照本文中的观点,它连“智能”都算不上。在我看来,“专门智能”系统缺乏对“开放环境”的处理能力,只只对特定问题或领域展现出适应性。例如,一个用神经网络识别手写数字的系统,它对输入和输出的形式的规定导致了它只对手写数字的问题有效;另一个例子是,人有时会基于过往经验总结自己的“学习方法”,而这些“学习方法”适用于多个场景(例如不同学科),遵照一个“学习方法”同样能够习得具体的知识和行为,但该“学习方法”总有一定的适用范围,例如学习语文的方法就不完全适用于学习数学。相反,“通用智能”系统是“领域无关”的。安溪人工智能好不好用

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