
我們在上一篇文章中給大家介人工智能存在的一些問題。 人工智能存在的問題確實(shí)不少有。上一篇我們說到人工智能的模型甚至可能起作用,但往往是出于錯誤的原因;人工智能在現(xiàn)實(shí)中不是游戲;物理現(xiàn)實(shí)中有一些規(guī)則是不變的;視覺統(tǒng)計(jì)模型其實(shí)是非常不足的。在這篇文章中我們給大家介紹更多有關(guān)人工智能存在的問題。
首先我們給大家介紹一下第一個人工智能的問題,那就是常識的困難之處在于它對我們而言是在太顯而易見了,甚至很難用語言去描述它,進(jìn)而在數(shù)據(jù)中給它打標(biāo)簽。對于所有“顯而易見”的東西,我們存在巨大的盲點(diǎn)。因此,我們無法教計(jì)算機(jī)常識,不僅因?yàn)檫@可能不切實(shí)際,更根本的原因是我們甚至沒有意識到常識是什么。直到我們發(fā)現(xiàn)機(jī)器人做了一些很愚蠢的事情,我們才能夠意識到這些。
第二個人工智能存在的問題就是被圖靈對智能的定義所束縛了。圖靈有關(guān)智能構(gòu)想很著名,他將智力限制為一種和人類進(jìn)行語言游戲的解決方案。具體來說,圖靈將智能設(shè)定為游戲的解決方案,第一就是將人類置于判斷的位置。這個定義非常具有迷惑性,并很適合人工智能領(lǐng)域。而像狗,猴子,大象,甚至是其他動物都是非常聰明的生物,但它們沒有語言,因此也不可能通過圖靈測試。
第三就會人工智能的核心問題莫拉維克悖論。莫拉維克悖論的核心論點(diǎn)是,現(xiàn)實(shí)中最簡單的問題比最復(fù)雜的游戲更難解。我們沉迷于令人工智能在游戲中超越人類以及其他受限且定義明確的話語領(lǐng)域,如數(shù)據(jù)集,將其作為智能的指標(biāo),作為一種與圖靈測試一致的標(biāo)準(zhǔn)。我們完全忽略這樣一個事實(shí):對智能的最終判斷由現(xiàn)實(shí)本身,而不是由一個人類組成的委員會作出。如果解決了這些問題那就更好的解決這些問題。
我們在這篇文章中給大家介紹了很多有關(guān)人工智能存在的問題,這些問題具體來說就是文中提到的顯而易見的常識描述是十分費(fèi)力的,第二就是人工智能被圖靈對智能的定義所束縛了,第三就是人工智能的核心問題莫拉維克悖論。我們在下一篇文章中繼續(xù)給大家介紹人工智能存在的其他問題。
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