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超人工智能可能会出现吗? 第1页

  

user avatar   zhu-wang-xiao-miao-o 网友的相关建议: 
      

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如果你题目中说的“超人工智能”是指“强人工智能”的话,那么我认为在当前的很长一段时间内是不会出现的。

这个“一段时间”究竟有多长,自然不是我一个小小的在读学生可以预测出来的。但我认为,短则几十年,长则几个世纪,都是有可能的。

目前的ML和DL方法,总的来说,都是在做同一件事情:

算法的学习目标,就是产生上面的映射函数,用大量的数据去尽量拟合函数

这里的 ,便是机器学习和深度学习所需要数据;这里的 ,就是对应于输入 而言,所希望得到的输出;这里的 ,便是各式各样奇奇怪怪的模型,如MLP、CNN、RNN、LSTM、GTP-3等等等等....

比如说图象识别,检测下面这张图:

输入的数据 便是代表这张猫图的图像数字矩阵(宽度*高度*通道数),希望得到的结果 便是这张图片的标签,如 , 则是形形色色的模型,如CNN。

我们先不去谈训练出来的模型本身存在的问题,单就这种思想本身而言,我们能否通过巨量数据来做训练,进而得到可以比拟甚至超越“人类智慧”的模型呢?

这个问题的回答并不唯一,仁者见仁智者见智。但就我而言,更倾向于无法实现“强人工智能”的观点。

真正意义上人的创造力、想象力以及各种深度的思考、是现在的人工智能所不具备的,我也不看好通过数据暴力拟合的方式,便能够获取到人的智慧。

此外,前两天知乎上聊的比较火的DeepMind的一篇文章Reward is enough,宣称构建通用人工智能的所有技术均已具备。这里面主要涉及到的方法是强化学习,其假设智力及其相关能力可以理解为支持奖励最大化。

强化学习对于通用人工智能,以及强人工智能的实现又有何意义呢?我觉得可以去看看问题下面各位大佬们的见解~




  

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