作者dharma (達)
看板DataScience
標題[問題] 通用人工智慧現在缺的是什麼？
時間Tue Nov 19 17:17:10 2019
現在還不能做出通用人工智慧
是因為
1.硬體還沒到位
2.還是硬體性能可能夠好了
只是人類專家還沒找到關鍵的演算法
第二種情形就類似說
以前有一部老電影《霹靂五號》
一台機器人只不過因為維修人員亂接電路
無意間做對了什麼事
就讓這台機器人產生了高階智慧
(意即同樣的硬體，只是因為線路/軟體的配置差異
就產生飛躍性的突破進步)
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1F：推 st1009: 我覺得都缺，此外還缺好Data 11/19 18:40
2F：推 andy086: 硬體應該還好，缺一個學的起來基本常識的核心 11/19 19:13
3F：→ catxfish: 做不出通用人工智慧是因為我們也不了解什麼是智慧 11/19 20:11
4F：→ catxfish: 現在成果是用數據堆起來的 但生物的學習似乎不是這回事 11/19 20:13
5F：→ yoyololicon: 一個智慧 各自解讀 我覺得全家的自動門 也是人工智慧 11/19 22:28
6F：推 clh960524: 高煥堂常說的「AI神鷹」？ 11/19 23:36
7F：推 OnePiecePR: 可能不能依賴深度學習來達到...雖然現在深度學習能完 11/20 10:01
8F：→ OnePiecePR: 成很多以前作不到的事情。三樓四樓正解。 11/20 10:01
9F：推 sxy67230: 更正確來說，我們現在連什麼叫做有意義的資訊都沒辦法 11/20 13:53
10F：→ sxy67230: 準確定義了，就不用提到什麼叫做知識了。20世紀初，夏 11/20 13:53
11F：→ sxy67230: 儂定義了什麼叫有效的資訊後，後來的研究都是無關資訊意 11/20 13:53
12F：→ sxy67230: 義的，但是人類的資訊理解還包含意義跟效果。更深層一點 11/20 13:53
13F：→ sxy67230: ，我們有沒有辦法把文化的含義數學化，這才是根本的問題 11/20 13:53
14F：→ sxy67230: 。 11/20 13:53
15F：→ ykjiang: 缺在它還不夠通用～ 11/21 00:11
16F：→ kyrie77: No Free Lunch Theorem (？) 11/22 02:28
17F：推 lucien0410: 缺訓練資料啦 11/24 02:07
18F：推 sma1033: 運算資源其實也沒有真的很充沛，想做研究但是算太慢 = GG 11/27 11:18
知名研究機構和大型企業
它們的運算資源應該都很夠
※ 編輯: dharma (211.72.78.253 臺灣), 11/28/2019 16:17:47
19F：推 filialpiety: 缺錢XD 12/02 23:48
20F：推 sma1033: 會覺得資源很夠的應該是沒在大公司工作過，連Google這樣 12/03 16:47
21F：→ sma1033: 的公司，之前研究員演講的時候都說當你的公司同時有數百 12/03 16:48
22F：→ sma1033: 個project在同時進行的時候還是一樣要排隊搶GPU，除非你 12/03 16:49
23F：→ sma1033: 的計畫主持人特別有政治實力，能讓開發team獨佔運算資源 12/03 16:51
24F：→ sma1033: 不然你想用運算資源就是要排隊，哪有無限制讓你用這種事 12/03 16:52
25F：推 chobit199685: 一堆失真的資訊才是問題點 12/08 19:13
26F：→ ykjiang: 硬體發展的速度真的比軟體快，所以很難怪硬體不夠快 12/14 12:51
27F：→ ykjiang: 就算家用電腦慢，那超級電腦總夠快了吧? 12/14 12:52
28F：推 pig0038: 等量子電腦出來創世紀？重現2014GPU的榮景？ 12/19 20:54
29F：推 fishman999: 國際對ai沒有一個定義 導致訓練各自進行 各自看不 02/23 12:39
30F：→ fishman999: 到訓練成果 02/23 12:39
31F：推 CJhang: 通用智慧光是接收資料要多大到能判別所有情況 就沒辦法丟 04/18 11:52
32F：→ CJhang: 給算力去處理了 更何況開發出最基礎的演算法 04/18 11:52