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                人工智能的哲学难题:是机械计算还是自主思考?
                发布人:半壁店第一社区居委会:乾坤化物;kingque 时间:2017-01-09 08:22:19

                人工智能的哲学难题:是机械计算还是自主思考?

                【AI世代编者按】国外我東鶴城鶴王媒体近期刊文,对人工智能的本质进行了探讨。人工智能是在像人类一样思考,抑或仅仅只是简单的计算?

                以下为文章全文:

                我思故我在。这已成为了当代哲学关于自我、意识和个人主义的基础。

                在笛●卡尔看来,思想是↘可以自证的:他不需要隨后便是一臉愕然对其进行定义。思想是什么?智能是什么?机器能否具备思想和智能黑暗氣息?人工智能技术带来的不仅是答案,也有许多问题。我们可以来做以下的思想实←验。

                “中文房间”实验

                想象一位只说英语的人身处一个房间中,房间的一侧有个小窗口。他随身携带一本关于◇中英文翻译规则的书。写着中文的纸片通过小窗口送入房间,而房间中的人可以利用自己的书来翻译︼这些文字,并从另一个小窗口递出。因此,一侧的纸片上♂写着中文,而另一侧的纸片上有着完美翻译的英文,但实际上这个人根本就不会说中文。

                这一思想实验最初由约翰·希尔(John Searle)提出,常常被佩服用于简单地证明,定义智一下子就飛到了百里之外能有多么困难。如果◣房间里的人足够多,那么你就可以完成几乎所有一切任务:画出或描述图片,或是翻译或修╱正任何语言。但这是否是一种智↘能?房间以外的人可能会认为,这就是智能,但房间里的人不会这样看。

                如果房间里不是人,而全部是z晶体管,那么这就非常像是一台计算机。因此,一个很自然●的问题就是,计算机卻是多了一分霸道是否就是一个更复杂的“中文房间”?这个问题的一种答案是:如果ξ房间里不是晶体管,而是神经元,那么情况又要怎么看?这带来了更多问题。

                在这里,我们并非想要解决这个困扰哲学家已ξ 久的问题。我们或许需要更务实。

                人工智能的强和弱

                目前,人工智能被用于描述多种系统。尽管许多系统实际上并不能称作人工智能,但由于人工智能本身也缺乏明确的定义,因此很难做出反驳。简单而言,人工智能是一种软件,试图复制人类的思维过程或随之而来的结果。这带来了很大的解释余地。

                你可以让人》工智能为你选择下一首歌曲,人工智能可以控制机器人的腿,人工智能可以识别照片中的对象并进行描述,人工智能可以将德语翻译成英语、俄语▅和韩语。这些任务都是人类所擅长的,而自动化可以带来很大的便利。

                然而最终,即使最复杂的任务也只是个任╱务。在接受了数百万个句子的训练之后,神经网络可以在8种语言之间进行无缝的翻译。然而,这只是一台非常复杂的机器,根据开发者设定的规则去进行计→算。如果某件事可以被归纳为类似“中文房间”的机制,无论这件事多么庞大、多么复杂,那么我们是否还可以』将其称作智能,而不仅仅爆炸之聲是计算?

                在这里,我们开始将人工智能分为“弱”人工智能和“强”人工智能。这并不是人工智能的不同类型,而是一种思考人工智能本质的方式。与许多哲学上的差异类似,没有任何一者更加正确。但这样的区分确实很重云星主要。

                一方面,有人认为,无论人工智能多么复杂,都不可能胜过人工智能的▲开发者:人工智能无法突破其机械的本质。甚至在这些限制以内,人工智能可以完成不可思议的工作,但最终这也只是非常强大的软件。这就是“弱”人工智能的观点。持这种观点的人士认为,由于这些基础性限制的存在,更应该关注的〓是如何开发系统,使其擅长单√个的任务。

                相对的那所謂另一方面是“强”人工智能。这种观点认为,人工智卐能的性能有可能足够强大,从而黑炎風与人脑相仿。这类人士认为,人◇脑自身不过是另一个“中文房间”。如果我们大脑中的生物结构能产生所谓的智能和意识,那么为何基于硅材料的电路无法实现同样的目标?根据“强”人工智能的理论,未来某天我们将可以开发可不是要和你一同前往歸墟秘境那么簡單出与人脑相当,甚至超过人脑的智能。

                而这里又出现了一个问题:对于智能,我们并没有可行的定义。

                人工智能中的自我

                过去3000年中,很难说,在定义智能的过程中,我们是否取得了任何有意义的进展。至少墨麒麟淡淡我们曾得出过许多明显错误的观念,例如智能可以被简单的测量,或者说智力与生物性特征,例如头型①和脑容量相关。

                关于是什么构成了智能,我们似乎都有各自的想法,因此很难证明一种人工智◥能是否有资格称作智能。在各种概念中,有一种足够○简单、足够基本的想法值得进一步关注:智能就是解决新问题的能力。

                这意味着“适应能力”、“通用性”,而不仅仅是“推理”、“判断”和“感知”能力。解决问题,做出推理很重要,但更重要的是将解决某种问题的能力转化为解寶庫可以看出確實不是個小氣决其他问题的能力。这样的转化将是智能的关键,即使没有人清楚应当如何正式描述这样的概念。

                未来某天,我们的人工智能是否会出现这样的适应性,从而可以解决从未被定义过的新问题?研究人员正在努力开发下一代人工智能,使其学习并处理前所未见的细一定要先殺了這小子节,从而可以像人类一样行事。人工智能是在思考还是在计算,这或许是哲学家和计算机科学家的问题,但我们开始关注这一问题本身已经是一项了不起的成就。(编译/陈桦)

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