4.ChatGPT的“智能”按照前面對“智能”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”的討論，“典型的”機(jī)器學(xué)習(xí)方法在測試階段已經(jīng)談?wù)摬簧稀爸悄堋绷?，但現(xiàn)代的方法中有例外需要額外討論。ChatGPT在“測試”階段展現(xiàn)出的“靈活性”讓許多人驚訝，這也引發(fā)了對“適應(yīng)”這一概念含義的進(jìn)一步考慮。大概不會有人否認(rèn)訓(xùn)練階段ChatGPT體現(xiàn)了適應(yīng)性（由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的修改）。那么，在測試階段ChatGPT進(jìn)行了任何“適應(yīng)”嗎？一方認(rèn)為，每輪新的對話中ChatGPT的狀態(tài)都被重置，對于每輪對話而言其表現(xiàn)并沒有根本的變化，因此沒有發(fā)生適應(yīng)。另一方認(rèn)為，ChatGPT的“語境內(nèi)學(xué)習(xí)（In-ContextLearning）”是適應(yīng)的體現(xiàn)。智能物流技術(shù)通過大數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)了物流行業(yè)的智能化管理和優(yōu)化。廈門珍云智能是什么

一個(gè)典型的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)包含三個(gè)部分：“學(xué)習(xí)算法”、“數(shù)據(jù)”、“技能程序”（也被稱為“模型”），并通常將學(xué)習(xí)過程分為訓(xùn)練和測試兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段，“學(xué)習(xí)算法”通過總結(jié)數(shù)據(jù)中的經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整“技能程序”。測試階段，“技能程序”根據(jù)輸入做出響應(yīng)，從而“解決問題”。我們可以發(fā)現(xiàn)，“機(jī)器學(xué)習(xí)”將以往由人類開發(fā)者編寫的“技能程序”交由“學(xué)習(xí)算法”從數(shù)據(jù)中總結(jié)，機(jī)器在這一過程中嘗試通過適應(yīng)環(huán)境（即數(shù)據(jù)）來解決問題。然而，在測試階段，“學(xué)習(xí)算法”已經(jīng)不再起作用了，也就是說，此時(shí)機(jī)器不再具有適應(yīng)性，而是只只執(zhí)行“技能程序”，“刻板地”響應(yīng)輸入信號。這也是為什么它不再符合人們直覺上的“智能”了。許多機(jī)器學(xué)習(xí)的研究者也意識到了這一點(diǎn)，提出“連續(xù)學(xué)習(xí)（Continuous Learning）”、“終身學(xué)習(xí)（Life-long Learning）”等的概念和方法正是擺脫這一困境的努力。永泰智能人工智能在金融投資領(lǐng)域的應(yīng)用，如智能投資策略、智能風(fēng)險(xiǎn)管理等，為投資者提供了更加智能的投資決策支持。

人的行為同樣展現(xiàn)出了適應(yīng)性，特別是那些被稱為“學(xué)習(xí)”的行為。設(shè)想，一個(gè)不能“學(xué)習(xí)”的機(jī)器，盡管某些方面展現(xiàn)出了像人一樣的行為，但總是對相同的輸入重復(fù)地做著相同的響應(yīng)，還算是“智能”的嗎？例如，對于“計(jì)算器”這樣的系統(tǒng)，每當(dāng)輸入相同的表達(dá)式，輸出總是相同且穩(wěn)定的。當(dāng)然，也有一些有爭議的例子。例如，一個(gè)人臉識別的程序，每當(dāng)看到相同的人臉圖像，總是會有相同的分類結(jié)果。如果這個(gè)人臉識別程序不是從許多“樣本”中“學(xué)習(xí)”得到的，而是一個(gè)程序員依靠著一系列的“如果-那么”的語句編寫的，說它不是智能的大概就不那么反直覺了。我們判斷一個(gè)人“聰明”與否，有時(shí)是通過具體的“問題”或“任務(wù)”對其進(jìn)行“測試”。這種測試一定程度上反映了人的“智能”程度，因?yàn)橥ǔ碚f人類生來并未對外部世界有多少經(jīng)驗(yàn)，那些越能夠適應(yīng)環(huán)境的人，經(jīng)過歲月積累，往往能夠展現(xiàn)出高超的能力，這也讓我們建立起了“智能”與“解題能力”的“相關(guān)性”。然而，“相關(guān)不是因果”，在人工智能的研究中，通過“解題能力”來來判定智能的弊端尤其凸顯。例如，“計(jì)算”曾是人類獨(dú)有的能力，但是現(xiàn)在計(jì)算器的計(jì)算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了一般人類，大概不會有人認(rèn)為計(jì)算器擁有“智能”。

智能，是技術(shù)的靈魂，是智慧的體現(xiàn)。它預(yù)示著機(jī)器或系統(tǒng)具備類似人類的感知、理解、學(xué)習(xí)、決策和適應(yīng)環(huán)境的能力。智能不僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的主體，也是現(xiàn)代科技發(fā)展的重要方向。在智能的驅(qū)動(dòng)下，機(jī)器能夠處理復(fù)雜的信息，進(jìn)行高效的計(jì)算，并在不斷的學(xué)習(xí)和迭代中提升自我。它使得設(shè)備更加智能化，能夠識別語音、理解意圖、預(yù)測趨勢，甚至在某些領(lǐng)域超越人類的能力。智能技術(shù)的應(yīng)用多而深遠(yuǎn)，從智能家居的自動(dòng)化控制，到自動(dòng)駕駛汽車的安全行駛，再到智能醫(yī)療的診斷，智能都在為我們的生活帶來便利和改變。智能，正引導(dǎo)著我們走向一個(gè)更加智慧、更加美好的未來。智能是機(jī)器通過學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境，展現(xiàn)出的認(rèn)知能力，包括理解、推理、決策和自我優(yōu)化等能力。

除了從外在的視角看，同前面對“智能”的解釋一樣，“通用智能”繼承了其內(nèi)在的視角，即“表征相互作用的原理”。對于“通用智能”而言，這些原理是否存在某個(gè)比較小完備集中？例如，有些工作認(rèn)為這一集中中必須包含系統(tǒng)的“實(shí)時(shí)性”相關(guān)的原理，有些工作認(rèn)為必須包含“感知”相關(guān)的原理，有些看法把“因果推理”放在該原理集中的至關(guān)重要的位置。我相信這在目前仍是開放的問題，也是“通用智能”研究的重點(diǎn)。在前述對“智能”的“內(nèi)在”約束中，我猜想“原理集”的完備程度或許就確定了智能的程度高低，而某些“專門智能”系統(tǒng)或許缺少了完備的“原理集”中的某些部分。深度學(xué)習(xí)通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式，使計(jì)算機(jī)能夠?qū)W習(xí)并識別圖像、聲音等復(fù)雜信息?；莅舱湓茢?shù)字智能

人工智能在人力資源管理中的應(yīng)用，如智能招聘、智能培訓(xùn)等，提高了人力資源管理的效率和準(zhǔn)確性。廈門珍云智能是什么

智能技術(shù)的發(fā)展趨勢正在以驚人的速度展開，塑造著未來的社會和經(jīng)濟(jì)面貌。技術(shù)創(chuàng)新正不斷加速，新的算法、模型和工具層出不窮，推動(dòng)著人工智能領(lǐng)域的飛速發(fā)展。與此同時(shí)，產(chǎn)業(yè)融合日益深化，智能制造、智慧醫(yī)療、智能交通等新興產(chǎn)業(yè)不斷涌現(xiàn)，引導(dǎo)著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策已成為企業(yè)發(fā)展的重要趨勢，通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)能夠更準(zhǔn)確地洞察市場需求，優(yōu)化資源配置，提高決策效率。人機(jī)協(xié)同共生則描繪了一幅人機(jī)和諧共處的未來圖景，智能機(jī)器人和人類將共同協(xié)作，推動(dòng)社會生產(chǎn)力的提升。在智能技術(shù)迅猛發(fā)展的同時(shí)，安全保障也得到了加強(qiáng)。從數(shù)據(jù)加密到安全防護(hù)，從隱私保護(hù)到數(shù)據(jù)安全治理，各種技術(shù)手段和措施不斷完善，確保智能技術(shù)的健康、穩(wěn)定、安全發(fā)展。廈門珍云智能是什么