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          如何走向真正的人工智能?專家稱要遵循以下三個步驟

          作者: 時間:2017-08-17 來源:網(wǎng)易智能 收藏
          編者按:為了充分利用并推廣人工智能,實現(xiàn)與人工智能的溝通,首先我們需要抓住人工智能的本質(zhì)。

            使得推薦引擎人性化,提高物流引擎的準確性,并增強聊天機器人引擎的親切程度。學(xué)習(xí)新語言(Duolingo),制定新的晚餐計劃(Replika),讓攝影再度流行(Prisma),這些都是我們的商業(yè)伙伴引入后所迸發(fā)的潛力。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201708/363175.htm

            我們對的計劃

            如果我問你怎么建房子,你會想到一系列的步驟。當問及如何驗證一個公司的技術(shù)安全范圍時,你腦海中就會立即涌現(xiàn)出各種行動步驟。當你去巴西度假的時候,你就會迅速而清晰想到在沙灘上前行的方法。

            當然我們談?wù)摰闹黝}并非建造房屋、創(chuàng)建安全范圍,或是安排假期。我們討論的重點是如何把強大的人工智能介紹給商業(yè)領(lǐng)域的佼佼者、科學(xué)家以及醫(yī)學(xué)專家。我們從哪里開始著手呢?我們第一步應(yīng)該做什么呢?

            邁向人工智能的三個步驟

            人工智能可以分為兩類:(1)思維過程和推理(2)行為。無論你是更傾向于數(shù)學(xué)和工程學(xué)方面(理性主義者)還是更接近以人為本的方法(行為),人工智能的核心是試著理解人類的思維方式。

            第一步:企業(yè)決定探索何種人工智能。

            (1)人性化思維:能像人類一樣思考的系統(tǒng)

            (2)人性化行為:能像人類一樣行動的系統(tǒng)

            (3)理性思維:理性思考的系統(tǒng)

            (4)理性行為:理性行動的系統(tǒng)

            第二步:確定人工智能計劃的意圖。

            人性化思維(認知建模)將人工智能與模型相結(jié)合——就像神經(jīng)生理學(xué)實驗?zāi)菢?。在認知科學(xué)領(lǐng)域的實際實驗依賴于對人類或動物的觀察和調(diào)查。人性化行為(圖靈測試)試圖在零智力和令人滿意的智力之間建立一條界限。理性思維能抓住計算機語言中的“正確思維”。編程邏輯難度很大,是因為非正式的知識不能很好地轉(zhuǎn)化為正式的符號。理性行為是有關(guān)于行動的行為。代理執(zhí)行行為,“理性代理”可以自主操作,適應(yīng)變化和進化(學(xué)習(xí)型智能)。

            第三步:確定所需能力。

            人性化思維能力:

            (1)觀察

            (2)匹配人類行為

            (3)解決問題的推理方法

            (4)解決問題

            (5)模擬人類思維的計算機模型

            人性化行為能力:

            (1)自然語言處理

            (2)自動推理

            (3)機器學(xué)習(xí)

            (4)知識呈現(xiàn)

            (5)計算機視覺和機器人技術(shù)

            理性思維能力:

            (1)編纂思維

            (2)模式論證結(jié)構(gòu)

            (3)編纂事實和邏輯(知識)

            (4)在實踐(而非原理)中解決問題

            (5)用邏輯符號解決問題

            理性行為:

            (1)思維推斷

            (2)適應(yīng)變化(代理,聊天機器人)

            (3)分析多個正確結(jié)果

            (4)自主操作

            (5)創(chuàng)造和實現(xiàn)目標

            超越

            自20世紀40年代中期以來,人工智能已經(jīng)從哲學(xué)層面跨越到控制理論。邏輯和理性哲學(xué)奠定了學(xué)習(xí)、語言和推理的基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)在形式上代表計算和概率。心理學(xué)闡明了運動和精神物理學(xué)(實驗技術(shù))的現(xiàn)象。語言學(xué)研究了形態(tài)學(xué)、句法、語音學(xué)和語義學(xué)。神經(jīng)科學(xué)研究了神經(jīng)系統(tǒng)和大腦的功能??刂评碚搶討B(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性以及反饋改變行為的方法結(jié)合起來。

            導(dǎo)航、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因表達、氣候模型和生產(chǎn)理論都來自于控制系統(tǒng)工程。

            為避免搞混人工智能的各種可能性,首先,我們必須決定探索哪一種人工智能。其次,我們必須確定人工智能計劃的意圖。第三,我們必須確定所需能力??偠灾合戎贫ㄓ媱潱賵?zhí)行這三個步驟,才能激發(fā)人工智能的潛力。



          關(guān)鍵詞: 人工智能

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