作者dharma (达)
看板DataScience
标题[问题] 通用人工智慧现在缺的是什麽？
时间Tue Nov 19 17:17:10 2019
现在还不能做出通用人工智慧
是因为
1.硬体还没到位
2.还是硬体性能可能够好了
只是人类专家还没找到关键的演算法
第二种情形就类似说
以前有一部老电影《霹雳五号》
一台机器人只不过因为维修人员乱接电路
无意间做对了什麽事
就让这台机器人产生了高阶智慧
(意即同样的硬体，只是因为线路/软体的配置差异
就产生飞跃性的突破进步)
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1F：推 st1009: 我觉得都缺，此外还缺好Data 11/19 18:40
2F：推 andy086: 硬体应该还好，缺一个学的起来基本常识的核心 11/19 19:13
3F：→ catxfish: 做不出通用人工智慧是因为我们也不了解什麽是智慧 11/19 20:11
4F：→ catxfish: 现在成果是用数据堆起来的 但生物的学习似乎不是这回事 11/19 20:13
5F：→ yoyololicon: 一个智慧 各自解读 我觉得全家的自动门 也是人工智慧 11/19 22:28
6F：推 clh960524: 高焕堂常说的「AI神鹰」？ 11/19 23:36
7F：推 OnePiecePR: 可能不能依赖深度学习来达到...虽然现在深度学习能完 11/20 10:01
8F：→ OnePiecePR: 成很多以前作不到的事情。三楼四楼正解。 11/20 10:01
9F：推 sxy67230: 更正确来说，我们现在连什麽叫做有意义的资讯都没办法 11/20 13:53
10F：→ sxy67230: 准确定义了，就不用提到什麽叫做知识了。20世纪初，夏 11/20 13:53
11F：→ sxy67230: 侬定义了什麽叫有效的资讯後，後来的研究都是无关资讯意 11/20 13:53
12F：→ sxy67230: 义的，但是人类的资讯理解还包含意义跟效果。更深层一点 11/20 13:53
13F：→ sxy67230: ，我们有没有办法把文化的含义数学化，这才是根本的问题 11/20 13:53
14F：→ sxy67230: 。 11/20 13:53
15F：→ ykjiang: 缺在它还不够通用～ 11/21 00:11
16F：→ kyrie77: No Free Lunch Theorem (？) 11/22 02:28
17F：推 lucien0410: 缺训练资料啦 11/24 02:07
18F：推 sma1033: 运算资源其实也没有真的很充沛，想做研究但是算太慢 = GG 11/27 11:18
知名研究机构和大型企业
它们的运算资源应该都很够
※ 编辑: dharma (211.72.78.253 台湾), 11/28/2019 16:17:47
19F：推 filialpiety: 缺钱XD 12/02 23:48
20F：推 sma1033: 会觉得资源很够的应该是没在大公司工作过，连Google这样 12/03 16:47
21F：→ sma1033: 的公司，之前研究员演讲的时候都说当你的公司同时有数百 12/03 16:48
22F：→ sma1033: 个project在同时进行的时候还是一样要排队抢GPU，除非你 12/03 16:49
23F：→ sma1033: 的计画主持人特别有政治实力，能让开发team独占运算资源 12/03 16:51
24F：→ sma1033: 不然你想用运算资源就是要排队，哪有无限制让你用这种事 12/03 16:52
25F：推 chobit199685: 一堆失真的资讯才是问题点 12/08 19:13
26F：→ ykjiang: 硬体发展的速度真的比软体快，所以很难怪硬体不够快 12/14 12:51
27F：→ ykjiang: 就算家用电脑慢，那超级电脑总够快了吧? 12/14 12:52
28F：推 pig0038: 等量子电脑出来创世纪？重现2014GPU的荣景？ 12/19 20:54
29F：推 fishman999: 国际对ai没有一个定义 导致训练各自进行 各自看不 02/23 12:39
30F：→ fishman999: 到训练成果 02/23 12:39
31F：推 CJhang: 通用智慧光是接收资料要多大到能判别所有情况 就没办法丢 04/18 11:52
32F：→ CJhang: 给算力去处理了 更何况开发出最基础的演算法 04/18 11:52