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人工智能面臨的考驗(yàn)是什么（一）
2019-01-28
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雖然說人工智能現(xiàn)在發(fā)展迅速，但人工智能還是處于起步階段，距離我們想象的人工智能還差的很遠(yuǎn)。就目前而言，人工智能的發(fā)展面臨著五大考驗(yàn)，那么這五大考驗(yàn)就叫那個(gè)都是什么呢？下面我們就給大家好好介紹一下這些內(nèi)容。


首先我們說一說人工智能面臨的第一個(gè)考驗(yàn)，那就是理論知識(shí)遇到瓶頸，這是因?yàn)槟壳叭斯ぶ悄茉趯W(xué)習(xí)上遵循的理論依然是上個(gè)世紀(jì)80年代提出的，人們并沒有從本質(zhì)上理解人類的學(xué)習(xí)原理，從監(jiān)督學(xué)習(xí)到無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法還在探索。目前的人工智能技術(shù)多數(shù)都要依靠形態(tài)匹配，在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下，輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個(gè)明確的標(biāo)識(shí)或結(jié)果。人們將預(yù)測(cè)結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，不斷調(diào)整預(yù)測(cè)模型，直到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到一個(gè)預(yù)期的準(zhǔn)確率。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，計(jì)算機(jī)無需人類幫助的情況下，像人類一樣自己學(xué)習(xí)知識(shí)。計(jì)算機(jī)并不被告知怎么做，而是采用一定的激勵(lì)制度來訓(xùn)練機(jī)器人培養(yǎng)出正確的分類。無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式是機(jī)器人工智能發(fā)展的關(guān)鍵技能之一。


人工智能面臨的第二個(gè)考驗(yàn)就是知識(shí)表達(dá)存在問題。這是因?yàn)樵S多輸入的數(shù)據(jù)其實(shí)都經(jīng)過了人腦抽象，但大家看不到，若要完成形式化知識(shí)結(jié)構(gòu)的搭建，是需要很多知識(shí)的，而機(jī)器中沒有人腦中的背景知識(shí)，所以數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息是不完整的，繼而計(jì)算不出正確的結(jié)果。如果將這些信息補(bǔ)足，是有可能用機(jī)器處理的。但同時(shí)要看到的是這些信息很難補(bǔ)足，一方面是因?yàn)楹芏嗳四X中的知識(shí)難以形式化，另一方面，補(bǔ)什么補(bǔ)多少才能達(dá)到特定的效果，很難衡量。并且人腦輸出的信息帶寬太小，很難通過一個(gè)人來補(bǔ)足機(jī)器中沒有的知識(shí)，而多人協(xié)同又存在知識(shí)相互不兼容的問題。所以知識(shí)太多，知識(shí)難以形式化，人腦輸出太慢，成為了知識(shí)表達(dá)的三大障礙。如果突破了這些難題我們的人工智能才能夠更快的發(fā)展。


在這篇文章中我們給大家介紹了人工智能面臨的考驗(yàn)的一部分內(nèi)容，具體所指就是人工智能存在理論知識(shí)遇到瓶頸、知識(shí)表達(dá)存在問題這兩個(gè)考驗(yàn)。由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了，我們?cè)谙缕恼轮欣^續(xù)為大家介紹更多的知識(shí)。

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