牛津计算机系主任Michael:AI中符号主义和医疗神经网络应融合发展【天博体育官网】

 公司动态     |      2021-05-22 07:44
本文摘要:阿尔法戈打破李世石的成果让业界重新审视人工智能,大家也对deeplearning (深度自学)技术感到奇怪和困惑,兴奋地面对着研究中的各种困难。在人工智能和机器人峰会上,AlphaGo背后的团队DeepMind成员之一,牛津大学计算机系主任,Oxford-DeepMindPartnership负责人,AAAI,EURAIFellow迈克尔伍MichaelWooldridge回应说,现在的神经网络型人工智能没有很多允许,首先表示无法解读人类社会关系。

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阿尔法戈打破李世石的成果让业界重新审视人工智能,大家也对deeplearning (深度自学)技术感到奇怪和困惑,兴奋地面对着研究中的各种困难。在人工智能和机器人峰会上,AlphaGo背后的团队DeepMind成员之一,牛津大学计算机系主任,Oxford-DeepMindPartnership负责人,AAAI,EURAIFellow迈克尔伍MichaelWooldridge回应说,现在的神经网络型人工智能没有很多允许,首先表示无法解读人类社会关系。

关于神经网络型人工智能,比如阿尔法戈,我们也无法解读它是怎么想的。但是,人工智能真的是人类的尊重,所以需要这样被解读的透明性。虽然有意识的机器不经常出现,但在它经常出现之前,世界上一定会出现很多关于机械意识的迹象,我们会一蹴而就。

哪个技术不现实,哪个技术不现实? 例如,深度自学和机器视觉需要如何将所有这些技术融合起来构建人工智能呢? 里面有什么顺利的机会? 这些技巧如何有助于我们构建多年人工智能的目标呢? 擅长力量AI,但弱AI才是现在执着的弱人工智能和强人工智能,这是最重要的区别:力量AI是通用型的,是好莱坞能看到的——例如在天上行走的2001个机器人,这些机器人有自我意识, 但这是一个遥远的梦想,走到这一步还有很长的路要走。另外,这不是我们现在的人工智能研究方向。

现在,大部分研究都集中在被称为我们的弱AI。弱AI只是其目标这么低不近,弱AI让机器和电脑现在只能做人脑或动物大脑,所以弱AI说专注于明确的任务,当然说弱也没用。

说软弱也没那么简单。所以弱AI主要适合明确的任务。电脑现在擅长做什么呢? 电脑实质上打算做什么? 计算机或计算机,如果不编程,计算机是按照一些设备的命令计算的机器,它可以按照你的命令继续执行,继续执行非常慢,它每秒钟会有数千万,数亿的数据因此,如果打破这些,计算机是无力的,但是人工智能上必须总结成这个指令的话,现在计算机如果能实现这些,那还能做什么呢? 电脑能做得更简单的是算术。

例如,解决问题的一些任务基本上可以人工智能。往下走,那就不行了。

电脑会计算,又快又准确,容易把计算公式解释给这样的低级指令,所以计算非常简单,但是解决问题的简单问题——运转,最近也被攻击了,基本上是解决问题的任务,所有的任务都非常简单有意识的机器到底经常不出现吗? 北边下面有有意识的机器,为什么这么浪费呢? 比如简单的推理小说,比如玩游戏,玩游戏,玩棋盘游戏,为了实现简单的推理小说,处理定义不明的问题的——计算机必须按照非常正确的命令继续执行,而且与感觉有关。感觉就是解读我们周围的物理世界。但这种感觉对电脑来说很难。另外,感觉对自己司机的车最好。

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比如,制造车现在很简单。只要告诉司机规则就简单了,问题是开车时如何感受周围的环境。另外,判别没有正确的规则,经常去看直觉和庞加莱,对计算机来说很难。

我们说强AI是有自我意识的物体。我真的很强的AI应该在短期内建立起来。另外,他没有指出为了避免像阿尔法戈这样的事件频繁发生,有必要引导到强烈的AI。

换句话说,机器需要对局。你需要识别脸,执行很多任务。

即使很多东西连接得很好,也不是一样,而是有意识的。什么是意识? 我们也分辨不出有意识的机器。所以这种有意识的机器一夜之间经常出现,但未来不经常出现。

人也是魔术师,在有意识的机器经常出现之前,通过很多有意识的征兆,发售这种意识。比如,我们今天打开这个需要意识。我真的认为这个突破非常重要。

而且,我真的会给这个社会带来变革。最后,这项技术的变革使人类更健康,人类可以进行更多有效的活动。政府和商业更有效率,人工智能不会给我们带来更大的利益。


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