: 推 alex01: 现在机器人只能专精於特定领域，例如阿发狗根深蓝打西洋棋 03/14 13:57 : → alex01: 深蓝会赢，就算再厉害的聊天机器人，叫他去做学术研究马上 03/14 13:57 : → alex01: 变成没用的东西，因为还跨不过去这领域，目前AI都是弱人工 03/14 13:58 : → alex01: 智慧，距离类似人的强人工智慧目前还没有踪迹 03/14 13:58 : → alex01: 但是也不代表不可能，最愚蠢的方法把各领域的AI都造一个 03/14 13:59 : → Barolo: 但是在人类中 叫围棋棋圣去玩西洋棋 一样也是会被屌打阿 03/17 07:02 : → Barolo: 你说未来学会然後追上? 那阿发狗一样也能学会追上深蓝阿 03/17 07:03 : → Barolo: 不过目前来说人工智慧无法作学术研究是真的 03/17 07:04 : 推 alex01: 但是人脑可以学，阿发狗是连第一手怎麽下都不会，这是完全 03/22 13:39 : → alex01: 不同的事情 03/22 13:39 : → Barolo: 那请问阿伐狗当初怎麽会下围棋的? 03/22 23:16 : 推 alex01: 我觉得你好像没懂我的意思，现在人工智慧都是单一性作业， 03/28 12:43 : → alex01: 下围棋的只会围棋，他连最弱的井字游戏都不会，他的运算只 03/28 12:43 : → alex01: 针对围棋设计。这种单一性的人工智慧都是弱人工智慧，不能 03/28 12:43 : → alex01: 跨领域作业 03/28 12:43 : → Barolo: 不 你说单一性 但!人类没学会某些东西前 他一样只能作单一 03/28 16:24 : → Barolo: 某事情 要先「学」才「会」 那人类的「学会」为何不能看成 03/28 16:25 : → Barolo: AI的输入新演算法? 两者步骤其实很像 1.得到规则 (人:学会 03/28 16:27 : → Barolo: 棋的规则 AI:演算法) 2.最佳化 其实是一样的不是吗 03/28 16:28 : → Barolo: 否则人类没学会井字游戏规则前 要如何会玩井字游戏? 03/28 16:30 : → Barolo: 不就是有人教(输入新的演算法)吗? 03/28 16:30 　　目前，人工智慧和人类智慧有个主要差异，在於人类的知识和行为能力是在多 年间逐渐学习累积而结合在神经网路中来的，这是人类和其他有神经系统的动物能 够有复杂且有弹性的行为和学习能力的原因。而人工智慧，虽然目前已经能够藉由 类神经网路架构来做到和动物相似的学习、理解、和判断机制，但因为我们做人工 智慧通常会希望它能在特定领域能稳定地发挥功能，还是会有一些程序化的模式， 让它能在短时间内就发展成我们想要的样子。所以做来辨识人类语言的AI可以在短 时间内就学会辨识人类语言、做来下棋的AI可以在短时间内就学会下棋；它们的弹 性不像动物那麽大，但相对地也不需要那麽多的生活经验来成长到能发挥功能。 　　因此，把类动物的学习方式理解成AI的「输入新的演算法」其实是不恰当的。 灌演算法本质上是一件程序化、形式语言化的事情，它某程度上和类神经网路式的 学习是不能两全的事。如果要设计一个你想要它干什麽只要把正确的演算法灌进去 就能用的系统，那麽这个系统藉由类神经网路学习的能力就会受到限制。 　　而要以完全接近人为目标开发AI，我觉得主要问题是：这种实验的成本难以估 量，而刚开始做出来的东西即便很有趣却可能没有实用价值，那谁要先丢钱？但或 许也可以说目前很多你看起来不太成功的AI都是这种实验的初步成果──大家选择 了比较不有趣但更有方向性、能抓到短期目标的路线来发展类神经网路。至於问聊 天机器人能不能做学术研究这其实没什麽意思，有点像是说既然人类还没办法搬去 外星球，那发展太空飞行器有什麽用；这是错置了理想和开发阶段的目标。 　　科技发展经常不是受限於本身的可能性，而是受限於人类社会的历史事件；在 特定的历史脉络下，可能会发生人类把大部份资源都投入在特定领域导致某方面发 展神速的状况。例如冷战以来的太空科技、这个世纪受社会运动影响的社群网路技 术等。我觉得AI也是，它未来十年能不能发展到能自己学习和适应社会的程度，比 较是关於未来学（预测人类社会发展的趋势与需求）问题，而和技术的局限关系较 小。大部分前置技术都已经有了发展的方向，等人去丢钱而已。 -- 　　　 Il Cavaliere Inesistente 　　　http://dejavu.blogdns.org/ 　　骑士是种一旦失去存在的意义，就会崩解消失的东西 　因此他们的一生总在追求着某些事物，以维持自己的存在 如果有了存在的理由，即使是一副空的铠甲，也可以成为骑士 --

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