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海滄區(qū)ai智能

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-09-20

除了從外在的視角看,同前面對(duì)“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(duì)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(kāi)放的問(wèn)題,也是“通用智能”研究的重點(diǎn)。在前述對(duì)“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(jì)算機(jī)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

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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(lái)說(shuō),“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(guò)在后來(lái)他們自己的研究中并沒(méi)有遵循這一認(rèn)識(shí)。而另一奠基人之一明斯基(Minsky)則認(rèn)為,概括來(lái)說(shuō),“智能是解決困難問(wèn)題的能力”(Minsky, 1988),這種觀點(diǎn)看似符合直覺(jué),但正如前面所論證的,一個(gè)刻板的計(jì)算機(jī)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(wèn)題。雖然明斯基的觀點(diǎn)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(wèn)題求解上,一個(gè)可能(且現(xiàn)在常見(jiàn))的結(jié)果是人在解決問(wèn)題而非機(jī)器自己,這也是為什么當(dāng)一個(gè)曾經(jīng)認(rèn)為重要的問(wèn)題被“人工智能”解決后,人們?nèi)匀粫?huì)發(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(lái)了個(gè)性化學(xué)習(xí)、在線教育等新模式,促進(jìn)了教育公平。

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系統(tǒng)“適應(yīng)”環(huán)境是指,外部看,在環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定時(shí)、通過(guò)某個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),系統(tǒng)的表現(xiàn)有向好的趨勢(shì),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(guò)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(shuō)是形成了“技能”?!坝邢拶Y源”既是一個(gè)現(xiàn)實(shí)約束,也是一個(gè)理論約束,它排除了一些極端情況,例如通過(guò)“爆力搜索”的方式解決問(wèn)題就不是“智能”的研究關(guān)心的,因?yàn)檫@種方法理論上假設(shè)了無(wú)限資源,并用“算法復(fù)雜度”來(lái)衡量資源的消耗。

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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(shí)現(xiàn)了通用人工智能?在集智俱樂(lè)部 ,美國(guó)天普大學(xué)在讀博士徐博文認(rèn)為,對(duì)人工智能的許多問(wèn)題的討論,都導(dǎo)向一個(gè)更根本的問(wèn)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(wèn)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(guò)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

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