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這種“智能”的解釋可以適用于“機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)”,畢竟“學(xué)習(xí)”就是適應(yīng)的過程。但似乎不是所有的有限資源下的適應(yīng)性都是人們內(nèi)心深處的“智能”那物,,特別是對于典型的“機(jī)器學(xué)習(xí)”系統(tǒng),?!皺C(jī)器學(xué)習(xí)”系統(tǒng)的確能工作在有限的資源下,,畢竟這是一個現(xiàn)實約束,,同時,,人們也發(fā)現(xiàn)了,,一個“機(jī)器學(xué)習(xí)”系統(tǒng)往往只能解決少數(shù)一些問題[2],,而沒有人類智能那樣的“通用性”。例如“AlphaGo”高超的圍棋技能正是它的“智能”發(fā)揮作用后的結(jié)果,,但“AlphaGo”及其繼任者(如“Alpha Zero”)只只在某一類問題(例如圍棋,、象棋、Dota等)上表現(xiàn)得很好,,卻不具有人類這樣的“通才”,,不能適應(yīng)廣闊的場景[3]。一批研究者比較早在2006年(AGI Workshop上)正式提出了“通用人工智能(Artificial General Intelligence, AGI)”的概念(Wang & Goertzel, 2007),,與特定問題求解系統(tǒng)的“人工智能”研究劃清了界限,。盡管如此,我們并不能否認(rèn)“機(jī)器學(xué)習(xí)”系統(tǒng)體現(xiàn)了“智能”,。那么,,“機(jī)器學(xué)習(xí)”中導(dǎo)致爭議的是什么?無人駕駛汽車技術(shù)的不斷完善和測試,,將推動未來出行方式的變革,,實現(xiàn)更加高效、安全的交通出行,。思明區(qū)珍云智能適用于哪些行業(yè)
5.“通用人工智能”我們會發(fā)現(xiàn),,目前的人工智能研究涵蓋了前面提到的各個概念,圖2概括了它們之間的關(guān)系,?!叭祟愔悄堋睆拇笞匀坏难莼姓Q生,我們嘗試觀察“自己”,,特別是自己的思維規(guī)律,,嘗試總結(jié)出一套認(rèn)識和改造世界的基本原理,并用機(jī)器(特別是“計算機(jī)”)進(jìn)行實現(xiàn),,所實現(xiàn)的對象(主體)常被稱為“智能體(IntelligentAgent,,或Agent)”?!爸悄荏w”利用自己的“智能”總結(jié)經(jīng)驗和解決問題,,其中變化的是解決具體問題的技能,而獲得技能的方法則相對穩(wěn)定,。如果“習(xí)得技能的方法”也可以被習(xí)得,,那么習(xí)得“習(xí)得技能的方法”的又是什么,?智能體總要在某個層次上“被預(yù)設(shè)”、“保持不變”,,本文將這個層次上的對象稱為“通用智能”,,而智能體的經(jīng)驗經(jīng)過“智能”的處理(即“表征相互作用”)則形成了用于解決問題的“技能”。其中,,“習(xí)得技能的方法”也可從經(jīng)驗中被總結(jié)出來,,只不過這里習(xí)得的“(有適應(yīng)性的)技能”的適用范圍與任務(wù)相關(guān),因此在本文中它們被稱為“專門智能”,。晉安區(qū)珍云智能發(fā)展趨勢是什么物聯(lián)網(wǎng)與智能設(shè)備的廣泛應(yīng)用,,使萬物互聯(lián)成為可能,推動了智能化社會的構(gòu)建,。
1.“適應(yīng)性”是區(qū)分“智能”的關(guān)鍵因素在各種復(fù)雜的,、變化多端的現(xiàn)象下,哪個才是界定“智能”這一概念的關(guān)鍵因素,?是否必須要忠實地模擬大腦,,或是需要產(chǎn)生與人類相似的行為,,還是要解決復(fù)雜的問題,,亦或是需要具備各種認(rèn)知功能?這些都有一些合理性,,但背后是否有某個在抽象層次上的共同點,?人類的大腦、行為,、認(rèn)知過程都體現(xiàn)了適應(yīng)性,,經(jīng)過適應(yīng),人類往往能由簡到繁地解決那些未見過的問題[1],??梢哉f,在各種特點中,,適應(yīng)性才是“智能”的核力特點,。我們當(dāng)然不能否認(rèn)經(jīng)過漫長的演化,形成的大腦結(jié)構(gòu)對“智能”而言的重要性,,但模擬大腦時往往被忽略的是,,究竟要在多大的精細(xì)程度上對大腦做“忠實”的模擬。畢竟,,大腦中的許多生理或物理特點對“智能”未必起到關(guān)鍵作用,。如果一個模擬大腦的機(jī)器,只是在刻板地執(zhí)行某個程序,,而沒有適應(yīng)新環(huán)境的能力,,這樣的機(jī)器盡管“類腦”卻不符合我們對“智能”的直覺,。
例如,同樣是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),,“Gato”(Reed,etal,2022)則可以看作一個“通用智能”系統(tǒng)(盡管程度不高),;再比如,領(lǐng)域相關(guān)的“學(xué)習(xí)方法”本身就有一個習(xí)得的過程,,這一習(xí)得過程所依賴的是“通用智能”,。即便一個系統(tǒng)滿足了上述“通用智能”的定義,能夠利用有限資源適應(yīng)開放環(huán)境,,這也不意味著“通用人工智能”的研究就此完成了,。相反,我認(rèn)為這常是“通用人工智能”研究的“開始”,,因為“通用智能”也有程度問題,。觸到了智能問題的重要后,困難和有趣的地方是對上述智能原理的探索,。說“通用人工智能”已經(jīng)實現(xiàn),,或“通用人工智能”遙遙無期,兩種說法雖然極端,,但都體現(xiàn)了對實現(xiàn)那個原理上完備的“通用人工智能”系統(tǒng)的期望,。至于智能科學(xué)的大廈何時建成、“通用人工智能”何時實現(xiàn),,就要看我們幾代人的努力了,。從現(xiàn)有工作來看,前人已經(jīng)為我們指明了方向,、做好了地基和框架,。智能安防技術(shù)通過人臉識別、行為分析等手段,,提高了社區(qū)和公共安全水平,。
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