這種“智能”的解釋可以適用于“機器學習(Machine Learning)”,畢竟“學習”就是適應的過程。但似乎不是所有的有限資源下的適應性都是人們內(nèi)心深處的“智能”那物,特別是對于典型的“機器學習”系統(tǒng)。“機器學習”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“機器學習”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“機器學習”系統(tǒng)體現(xiàn)了“智能”。那么,“機器學習”中導致爭議的是什么?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)出一套認識和改造世界的基本原理,并用機器(特別是“計算機”)進行實現(xiàn),所實現(xiàn)的對象(主體)常被稱為“智能體(IntelligentAgent,或Agent)”。“智能體”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“習得技能的方法”也可以被習得,那么習得“習得技能的方法”的又是什么?智能體總要在某個層次上“被預設(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,只不過這里習得的“(有適應性的)技能”的適用范圍與任務相關(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.“適應性”是區(qū)分“智能”的關(guān)鍵因素在各種復雜的、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,還是要解決復雜的問題,亦或是需要具備各種認知功能?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、認知過程都體現(xiàn)了適應性,經(jīng)過適應,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,適應性才是“智能”的核力特點。我們當然不能否認經(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器,只是在刻板地執(zhí)行某個程序,而沒有適應新環(huán)境的能力,這樣的機器盡管“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“學習方法”本身就有一個習得的過程,這一習得過程所依賴的是“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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