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新2018年人工智能突破值得關(guān)注:
傳統(tǒng)計算機(jī)的核心是非常愚昧的,。他們把事情做得超級直接,只能回答真實或錯誤的問題,。這使計算機(jī)非常擅長數(shù)學(xué)或執(zhí)行任何需要正確或錯誤答案的智力任務(wù),。
但是如果你想要一臺電腦執(zhí)行一個根本沒有正確答案的任務(wù)呢?如果你想要一臺電腦繪畫或?qū)懸槐拘≌f會怎么樣,?一幅畫不可能是真的或假的,。它只是。讓電腦了解這可能很困難,。
但以前認(rèn)為不可能的事現(xiàn)在已成為現(xiàn)實,。近,日本的AI 利用復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)撰寫了一本幾乎獲得文學(xué)獎的書。
當(dāng)然,,它仍然需要人類的一些幫助。創(chuàng)造人工智能的團(tuán)隊為了寫小說還必須給計算機(jī)以情節(jié),,角色和性別,。但是句子 - 它們的結(jié)構(gòu)和華麗的語言 - 是自主編寫的。
電腦還需要一個以前寫作的數(shù)據(jù)庫才能開始,,但這與人類大腦的工作方式?jīng)]有多大區(qū)別,。隨著時間的推移,我們只能期待技術(shù)變得更加復(fù)雜,。
想要了解關(guān)于AI的更多信息,?
希望這篇文章能夠澄清關(guān)于人工智能的一些誤解,并且讓我們清楚地知道我們將來可以從機(jī)器人對手那里得到什么,。我們離真正的人工智能還有很長的路要走,,但是我們每天都靠近。
從IBM的Jeopardy電腦,,Watson到Westworld等電視節(jié)目,,我們已經(jīng)開始共同探索和哲學(xué)化AGI的潛力。
當(dāng)然,,大多數(shù)關(guān)于我們流行文化中AGI的討論都集中在未來,,而不是關(guān)于人工智能的現(xiàn)在的現(xiàn)實。下面,,我們將討論AGI的當(dāng)前現(xiàn)情況以及我們在2018年取得的突破,。
我們有多接近真實的人工智能?
iPhone和其他硬件(如Siri或亞馬遜Alexa)內(nèi)置的軟件程序可能會使您相信我們非常接近真正的人工智能,。
但為了真正以有價值的方式對此進(jìn)行評估,,我們必須對AGI的真正含義達(dá)成共識。畢竟,,如果我們不知道我們的目標(biāo)是什么,,我們怎么能達(dá)到目標(biāo)呢?
真人工智能的定義
現(xiàn)在,,我們擁有的每一項技術(shù)都具有某種“人工智能”,,但它們大多只具備處理某些任務(wù)的能力。
Siri可以聽你的聲音命令并為你執(zhí)行一些任務(wù),。但它可以執(zhí)行的任務(wù)于Apple為Siri創(chuàng)建的盒子,。它只能從手機(jī)上的應(yīng)用程序中獲取信息。Siri可以為您提供天氣信息,,為您瀏覽網(wǎng)頁,,播放音樂等。
這雖然令人印象深刻,但并非真正的AGI,。
具有真正AGI的機(jī)器將能夠執(zhí)行人類能夠完成的任何智力任務(wù),。這意味著如果你問一個AGI機(jī)器人錘擊一個釘子,它不需要編程去做,。它會自己嘗試 - 也許會失敗,。它將能夠從錯誤中吸取教訓(xùn)并嘗試,直到它找到正確的答案,。
一個人不需要被教導(dǎo)如何走路,。你只需通過反復(fù)試驗就能搞清楚。具有AGI的計算機(jī)在理論上可以以相同的方式學(xué)習(xí),。
新2018年人工智能突破值得關(guān)注:
簡而言之,,今天的計算機(jī)仍然只會做你或程序員告訴它做的事 - 除此之外別無他法。它不能從錯誤中學(xué)習(xí),,或者通過常識來理解任何東西,。
但那可能很快就會改變。
可能的AGI突破2018年
盡管我們離真正的人工智能還有至少二十年的時間,,但仍有一些令人難以置信的人和組織致力于使計算機(jī)像人腦一樣運行,。
Hiroshi Yamakawa和全腦建筑
過去幾年你可能在新聞和其他媒體上聽過像“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”這樣的技術(shù)術(shù)語。機(jī)器學(xué)習(xí)只是指如果給計算機(jī)足夠大量的數(shù)據(jù)和足夠多的方式來解釋和指導(dǎo)這些數(shù)據(jù),,它就可以“思考”,。
IBM的Watson將整個互聯(lián)網(wǎng)作為其數(shù)據(jù)庫,通過機(jī)器學(xué)習(xí)能夠回答Jeopardy的問題,。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意味著創(chuàng)造一種機(jī)器學(xué)習(xí),,有效地模擬人腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。
這個領(lǐng)域還處于起步階段,,但山川宏和他的全腦建筑倡議正在努力革新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。截至目前,盡管存在多么復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在仍然存在,,但它們?nèi)匀粶?zhǔn)備好完成某項任務(wù),。沃森回答Jeopardy問題 - 其他人是為面部識別或模仿人類手寫而設(shè)計的。
實質(zhì)上,,它們反映了人類大腦功能的單一方面,。Yamakawa認(rèn)為,我們需要進(jìn)一步擴(kuò)展我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),,將它們互相連接起來,,讓它們像人腦一樣互相饋送。
Yamakawa的全腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將允許計算機(jī)完成任務(wù),,并以計算機(jī)設(shè)計階段未考慮的方式“思考”,。它理論上會學(xué)習(xí)新的東西,,并執(zhí)行自己意愿的新任務(wù)。
理想情況下,,Yamakawa認(rèn)為,,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將設(shè)計在人腦之后,因此當(dāng)它變得真正人為智能化時,,與計算機(jī)進(jìn)行通信和關(guān)聯(lián)將變得很容易,。
計算創(chuàng)造力
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