“通用智能”的对立面是“专门智能”。“专门智能”并非特定问题求解的“技能”,因为按照本文中的观点,它连“智能”都算不上。在我看来,“专门智能”系统缺乏对“开放环境”的处理能力,只只对特定问题或领域展现出适应性。例如,一个用神经网络识别手写数字的系统,它对输入和输出的形式的规定导致了它只对手写数字的问题有效;另一个例子是,人有时会基于过往经验总结自己的“学习方法”,而这些“学习方法”适用于多个场景(例如不同学科),遵照一个“学习方法”同样能够习得具体的知识和行为,但该“学习方法”总有一定的适用范围,例如学习语文的方法就不完全适用于学习数学。相反,“通用智能”系统是“领域无关”的。自然语言处理技术在客服领域的应用,使机器人能够像人类一样与客户进行对话,提供24小时不间断的客户服务。晋江ai智能发展趋势是什么
智能是什么?这是人工智能研究的根本性的问题。对“智能”这一概念的不同理解,会将人工智能研究导向迥然不同的方向,同时,对“智能”这一概念的界定也决定了人工智能这一学科的边界,其究竟是属于计算机科学、脑科学、认知科学等,还是自成一体的独特学科。问题程序“沃森(Watson)”、象棋程序“深蓝(DeepBlue)”、围棋程序“AlphaGo”、聊天机器人“ChatGPT”等的现象级成功都引发了人们的热烈讨论,而其中总是存在正反两方观点,一方认为真正的人工智能已经实现并担忧其取代甚至毁灭人类,另一方认为真正的人工智能并非如此并提出还应当有诸如一二三等等特性。对人工智能的许多问题的讨论,都导向了智能是什么的问题,特别是当问到某物是否实现了真正的人工智能、智能该如何实现、如何度量智能等等,这些问题的答案都取决于“智能”是什么。人们心中存在着对自己的思维现象的好奇,即对“心(mind)”的好奇,希望探索那个“本质”,尽管在旅途中、做具体的研究时,有时也会迷失方向,“智能”是什么这一问题的答案正是指引我们探索“自己”的“指南针”。晋安区珍云数字智能智能语音助手与智能家居设备的结合,为用户提供了更加便捷的家庭控制和信息服务。
为了讨论更具体,让我们考虑这样一种情况:一个基于概率的统计学习算法,在没有任何条件时,输出是P(X),当增加了条件A后,输出是P(X|A),进一步增加条件B后,其输出是P(X|A,B),且在某个评价指标下,系统的表现逐步变好。这个例子中,变化的是新增的条件,而不变的则是概率分布。每当重新输入各个条件后,一个系统如果发生了“适应”,我们会发现第二次的P(X|A,B)的表现应当优于一次的P(X|A,B)的表现,若是相反,则系统并未发生“适应”(Wang,2004)。若将“提示词(Prompts)”类比于上面的条件A、B,那么ChatGPT正是属于后者的情况,从ChatGPT的整个生命周期来看(从它诞生的那一刻开始“训练”,经过现在的“测试”,直到未来被停止运行),以某一个“对话”作为“任务”,那么每个任务上的表现没有根本的变化,即并未发生“适应”——换句话说,从这个大尺度看,“适应”仍是发生在训练阶段,而用于实现ChatGPT的“Transformer”的结构、神经网络的误差反向传播等才是和“智能”直接相关的。
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