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首頁精彩閱讀人工智能面臨的考驗是什么（一）
人工智能面臨的考驗是什么（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。就目前而言，人工智能的發(fā)展面臨著五大考驗，那么這五大考驗就叫那個都是什么呢？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考驗，那就是理論知識遇到瓶頸，這是因為目前人工智能在學(xué)習上遵循的理論依然是上個世紀80年代提出的，人們并沒有從本質(zhì)上理解人類的學(xué)習原理，從監(jiān)督學(xué)習到無監(jiān)督學(xué)習的方法還在探索。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)習下，輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個明確的標識或結(jié)果。人們將預(yù)測結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的實際結(jié)果進行比較，不斷調(diào)整預(yù)測模型，直到模型的預(yù)測結(jié)果達到一個預(yù)期的準確率。而無監(jiān)督學(xué)習中，計算機無需人類幫助的情況下，像人類一樣自己學(xué)習知識。計算機并不被告知怎么做，而是采用一定的激勵制度來訓(xùn)練機器人培養(yǎng)出正確的分類。無監(jiān)督學(xué)習方式是機器人工智能發(fā)展的關(guān)鍵技能之一。


人工智能面臨的第二個考驗就是知識表達存在問題。這是因為許多輸入的數(shù)據(jù)其實都經(jīng)過了人腦抽象，但大家看不到，若要完成形式化知識結(jié)構(gòu)的搭建，是需要很多知識的，而機器中沒有人腦中的背景知識，所以數(shù)據(jù)中蘊含的信息是不完整的，繼而計算不出正確的結(jié)果。如果將這些信息補足，是有可能用機器處理的。但同時要看到的是這些信息很難補足，一方面是因為很多人腦中的知識難以形式化，另一方面，補什么補多少才能達到特定的效果，很難衡量。并且人腦輸出的信息帶寬太小，很難通過一個人來補足機器中沒有的知識，而多人協(xié)同又存在知識相互不兼容的問題。所以知識太多，知識難以形式化，人腦輸出太慢，成為了知識表達的三大障礙。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的一部分內(nèi)容，具體所指就是人工智能存在理論知識遇到瓶頸、知識表達存在問題這兩個考驗。由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了，我們在下篇文章中繼續(xù)為大家介紹更多的知識。

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