这里所谓“表征相互作用的原理”中,所说的“表征”不是主体内部的、对外部物体的指称物,而是指人工智能研究中的“知识表示”的具体内容,像是“行家系统(Expert System)”中的“符号”、“深度学习(Deep Learning)”中的“向量”、“类脑计算(Neuromorphic Computing)”中的“脉冲(Spikes)”等。这里所说的原理是对智能现象背后的机制的抽象描述,而“表征”则是用来描述原理的基本单元。在“适应性”这一大前提下,我们可以探讨相关的原理有哪些。对这一原理集的探索和描述有不同的切入点,例如,研究脑的结构、研究某些问题的求解过程、研究人的行为、研究认知功能,不论是从哪个角度,尽管可能会得到不同形式的描述,但比较终都要进行总结和抽象,找到那个比较一般的、与生物或计算机实现细节不直接相关的原理。这一原理的集中并非在本文中能够详细讨论和给出,它随着“智能”的研究深入而发展, “智能”这一概念的含义也因此会逐渐变化。深度学习算法在视频内容识别和分析中取得了明显进展,为视频编辑、安全监控等领域提供了新的解决方案。马尾区智能适用于哪些行业
认知科学和人工智能一开始有着相似的目标,都包含了对人的心智进行计算建模。人有许多认知功能,常被提及的包括记忆、注意力、感知、推理、规划、决策等,有时判断一个对象是否是智能的,会以是否具有这些认知功能为标准。这种认识对智能的研究有促进的作用,但也有把研究导向支离破碎的风险——将这些认知功能割裂开研究能取得很好的成果,但已有实践表明如何通过“认知架构”整合在一起、使其协同工作却是很大的问题,因为这些功能未必是能够相互割裂的。此外,如果某个机器缺少了适应性,那么即使具备了某些认知功能,也不会被认为拥有了真正的“智能”。例如,早期人工智能的研究已经涵盖了“推理”技术,象棋程序“深蓝”就有很强的“推理” 和“规划”能力,然而,它与人们内心深处所追寻的“真正的”人工智能相去甚远。当然,对此的一种回应是该机器不够“完备”,不具有所有的认知功能。且不论这种“完备”的**如何界定,我们设想,一个机器或生物体现了对环境的适应能力,即便其不具有某些认知功能(例如“因果推理”),我们是否会认为它是“智能”的?可以说,在具有适应性的基础上,仍然有智能程度高低的问题,而各个认知功能则是为“适应” 环境服务的。仓山区珍云智能适用于哪些行业虚拟现实技术在游戏、教育等领域的应用,为人们带来了全新的体验和学习方式。
4.ChatGPT的“智能”按照前面对“智能”和“机器学习”的讨论,“典型的”机器学习方法在测试阶段已经谈论不上“智能”了,但现代的方法中有例外需要额外讨论。ChatGPT在“测试”阶段展现出的“灵活性”让许多人惊讶,这也引发了对“适应”这一概念含义的进一步考虑。大概不会有人否认训练阶段ChatGPT体现了适应性(由于神经网络权重的修改)。那么,在测试阶段ChatGPT进行了任何“适应”吗?一方认为,每轮新的对话中ChatGPT的状态都被重置,对于每轮对话而言其表现并没有根本的变化,因此没有发生适应。另一方认为,ChatGPT的“语境内学习(In-ContextLearning)”是适应的体现。
自动化功能是智能产品的一大亮点。日常生活中它们明显减轻了我们的操作压力。这些智能产品凭借先进的算法和学习能力,能够精细地捕捉我们的使用习惯和偏好,从而自动化地完成一系列繁琐任务。例如,智能家居系统如同一位贴心的管家,自动调节家中的温度、湿度和光线,为我们营造出一个舒适宜人的居住环境。而智能办公软件则如同一位高效的助手,自动整理文件、分析数据,为我们提供精细的信息支持,助力我们高效完成工作。自动化功能的引入不仅极大地提升了产品的使用体验,更让我们的生活变得更加便捷、智能。人工智能在创意产业中的应用,如智能写作、智能音乐创作等,推动了创意产业的创新和发展。
人工智能领域的其中两位奠基人纽厄尔(Newell)和司马贺(Simon)曾提出,概括来说,“智能是有限资源下适应环境的能力”(Newell & Simon, 1976),这几乎十分准确了,只不过在后来他们自己的研究中并没有遵循这一认识。而另一奠基人之一明斯基(Minsky)则认为,概括来说,“智能是解决困难问题的能力”(Minsky, 1988),这种观点看似符合直觉,但正如前面所论证的,一个刻板的计算机程序并不能被认为是“智能”的,尽管它(如“深蓝”)能解决困难问题。虽然明斯基的观点有其合理性,毕竟人工智能比较终要走向“应用”,但也具有一些误导性,容易把人工智能研究导向专门问题求解上,一个可能(且现在常见)的结果是人在解决问题而非机器自己,这也是为什么当一个曾经认为重要的问题被“人工智能”解决后,人们仍然会发出种种质疑。智能虚拟现实技术在教育和培训领域的应用,为学生提供了沉浸式的学习体验,使知识传授更加直观和生动。晋安区福建珍云智能ai
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3.“通用智能”是什么意思在我看来,“通用智能”是“利用有限资源适应开放环境的能力”[4],相较之前这里增加了一个限定条件,即“开放环境”。所谓“开放环境”是一个相对概念,因为如果在整个宇宙的尺度下看,所有物质都处在宇宙这个“封闭环境”中(这里暂不考虑平行宇宙等情况)。然而,相对于一个主体而言,在其生命周期内,其活动在一个相对有限的范围内,而该范围外的情况对于该主体而言是“未知”的。其后果是,该主体所面对的环境可能发生变化(甚至是根本性的变化),未来未必与过去经验一致、主体过去认识到的规律可能被。马尾区智能适用于哪些行业
1.“适应性”是区分“智能”的关键因素在各种复杂的、变化多端的现象下,哪个才是界定“智能”这一概念的关键因素?是否必须要忠实地模拟大脑,或是需要产生与人类相似的行为,还是要解决复杂的问题,亦或是需要具备各种认知功能?这些都有一些合理性,但背后是否有某个在抽象层次上的共同点?人类的大脑、行为、认知过程都体现了适应性,经过适应,人类往往能由简到繁地解决那些未见过的问题[1]。可以说,在各种特点中,适应性才是“智能”的核力特点。我们当然不能否认经过漫长的演化,形成的大脑结构对“智能”而言的重要性,但模拟大脑时往往被忽略的是,究竟要在多大的精细程度上对大脑做“忠实”的模拟。毕竟,大脑中的许多生理或物理...