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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“實時性”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。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。智能AI是模擬人類智能的計算機程序,具備學(xué)習(xí)、推理、感知和適應(yīng)環(huán)境的能力。海滄區(qū)ai智能
人工智能領(lǐng)域的其中兩位奠基人紐厄爾(Newell)和司馬賀(Simon)曾提出,概括來說,“智能是有限資源下適應(yīng)環(huán)境的能力”(Newell & Simon, 1976),這幾乎十分準(zhǔn)確了,只不過在后來他們自己的研究中并沒有遵循這一認(rèn)識。而另一奠基人之一明斯基(Minsky)則認(rèn)為,概括來說,“智能是解決困難問題的能力”(Minsky, 1988),這種觀點看似符合直覺,但正如前面所論證的,一個刻板的計算機程序并不能被認(rèn)為是“智能”的,盡管它(如“深藍(lán)”)能解決困難問題。雖然明斯基的觀點有其合理性,畢竟人工智能比較終要走向“應(yīng)用”,但也具有一些誤導(dǎo)性,容易把人工智能研究導(dǎo)向?qū)iT問題求解上,一個可能(且現(xiàn)在常見)的結(jié)果是人在解決問題而非機器自己,這也是為什么當(dāng)一個曾經(jīng)認(rèn)為重要的問題被“人工智能”解決后,人們?nèi)匀粫l(fā)出種種質(zhì)疑。永春人工智能教育科技創(chuàng)新為教育領(lǐng)域帶來了個性化學(xué)習(xí)、在線教育等新模式,促進(jìn)了教育公平。
系統(tǒng)“適應(yīng)”環(huán)境是指,外部看,在環(huán)境相對穩(wěn)定時、通過某個指標(biāo)進(jìn)行評價,系統(tǒng)的表現(xiàn)有向好的趨勢,內(nèi)部看,系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)朝著目標(biāo)方向發(fā)生了改變。“適應(yīng)”過程中,系統(tǒng)如何改變自身才和“智能”有關(guān),而改變的結(jié)果可以說是形成了“技能”?!坝邢拶Y源”既是一個現(xiàn)實約束,也是一個理論約束,它排除了一些極端情況,例如通過“爆力搜索”的方式解決問題就不是“智能”的研究關(guān)心的,因為這種方法理論上假設(shè)了無限資源,并用“算法復(fù)雜度”來衡量資源的消耗。
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深度學(xué)習(xí)通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運作方式,使計算機能夠?qū)W習(xí)并識別圖像、聲音等復(fù)雜信息。海滄區(qū)ai智能
2023年 ChatGPT 的橫空出世讓“通用人工智能 (AGI) ”備受關(guān)注。ChatGPT是否實現(xiàn)了通用人工智能?在集智俱樂部 ,美國天普大學(xué)在讀博士徐博文認(rèn)為,對人工智能的許多問題的討論,都導(dǎo)向一個更根本的問題——智能是什么?有人認(rèn)為智能是大腦涌現(xiàn)出的復(fù)雜現(xiàn)象或能力,有人認(rèn)為是智能是表現(xiàn)得像人的能力,有人認(rèn)為智能是解決困難問題的能力,有人認(rèn)為智能是感知、推理、規(guī)劃、決策等認(rèn)知功能或能力,也有人認(rèn)為智能是適應(yīng)環(huán)境的能力。通過理解“智能”的定義,“通用人工智能”的含義將更容易理解。海滄區(qū)ai智能