一個典型的機器學習系統包含三個部分:“學習算法”、“數據”、“技能程序”(也被稱為“模型”),并通常將學習過程分為訓練和測試兩個階段。在訓練階段,“學習算法”通過總結數據中的經驗,調整“技能程序”。測試階段,“技能程序”根據輸入做出響應,從而“解決問題”。我們可以發現,“機器學習”將以往由人類開發者編寫的“技能程序”交由“學習算法”從數據中總結,機器在這一過程中嘗試通過適應環境(即數據)來解決問題。然而,在測試階段,“學習算法”已經不再起作用了,也就是說,此時機器不再具有適應性,而是只只執行“技能程序”,“刻板地”響應輸入信號。這也是為什么它不再符合人們直覺上的“智能”了。許多機器學習的研究者也意識到了這一點,提出“連續學習(Continuous Learning)”、“終身學習(Life-long Learning)”等的概念和方法正是擺脫這一困境的努力。金融科技在風險控制、信用評估等方面的應用,提高了金融服務的安全性和可靠性。晉江珍云智能ai
“通用智能”的對立面是“專門智能”。“專門智能”并非特定問題求解的“技能”,因為按照本文中的觀點,它連“智能”都算不上。在我看來,“專門智能”系統缺乏對“開放環境”的處理能力,只只對特定問題或領域展現出適應性。例如,一個用神經網絡識別手寫數字的系統,它對輸入和輸出的形式的規定導致了它只對手寫數字的問題有效;另一個例子是,人有時會基于過往經驗總結自己的“學習方法”,而這些“學習方法”適用于多個場景(例如不同學科),遵照一個“學習方法”同樣能夠習得具體的知識和行為,但該“學習方法”總有一定的適用范圍,例如學習語文的方法就不完全適用于學習數學。相反,“通用智能”系統是“領域無關”的。石獅人工智能發展趨勢是什么人工智能在健康監測領域的應用,如可穿戴設備監測心率、血壓等數據,為用戶提供個性化的健康管理和建議。
5.“通用人工智能”我們會發現,目前的人工智能研究涵蓋了前面提到的各個概念,圖2概括了它們之間的關系。“人類智能”從大自然的演化中誕生,我們嘗試觀察“自己”,特別是自己的思維規律,嘗試總結出一套認識和改造世界的基本原理,并用機器(特別是“計算機”)進行實現,所實現的對象(主體)常被稱為“智能體(IntelligentAgent,或Agent)”。“智能體”利用自己的“智能”總結經驗和解決問題,其中變化的是解決具體問題的技能,而獲得技能的方法則相對穩定。如果“習得技能的方法”也可以被習得,那么習得“習得技能的方法”的又是什么?智能體總要在某個層次上“被預設”、“保持不變”,本文將這個層次上的對象稱為“通用智能”,而智能體的經驗經過“智能”的處理(即“表征相互作用”)則形成了用于解決問題的“技能”。其中,“習得技能的方法”也可從經驗中被總結出來,只不過這里習得的“(有適應性的)技能”的適用范圍與任務相關,因此在本文中它們被稱為“專門智能”。
例如,同樣是基于神經網絡,“Gato”(Reed,etal,2022)則可以看作一個“通用智能”系統(盡管程度不高);再比如,領域相關的“學習方法”本身就有一個習得的過程,這一習得過程所依賴的是“通用智能”。即便一個系統滿足了上述“通用智能”的定義,能夠利用有限資源適應開放環境,這也不意味著“通用人工智能”的研究就此完成了。相反,我認為這常是“通用人工智能”研究的“開始”,因為“通用智能”也有程度問題。觸到了智能問題的重要后,困難和有趣的地方是對上述智能原理的探索。說“通用人工智能”已經實現,或“通用人工智能”遙遙無期,兩種說法雖然極端,但都體現了對實現那個原理上完備的“通用人工智能”系統的期望。至于智能科學的大廈何時建成、“通用人工智能”何時實現,就要看我們幾代人的努力了。從現有工作來看,前人已經為我們指明了方向、做好了地基和框架。人工智能在廣告行業的應用日益增加,通過智能算法分析消費者行為和偏好,實現準確廣告投放,提高廣告效果。
人工智能領域的其中兩位奠基人紐厄爾(Newell)和司馬賀(Simon)曾提出,概括來說,“智能是有限資源下適應環境的能力”(Newell & Simon, 1976),這幾乎十分準確了,只不過在后來他們自己的研究中并沒有遵循這一認識。而另一奠基人之一明斯基(Minsky)則認為,概括來說,“智能是解決困難問題的能力”(Minsky, 1988),這種觀點看似符合直覺,但正如前面所論證的,一個刻板的計算機程序并不能被認為是“智能”的,盡管它(如“深藍”)能解決困難問題。雖然明斯基的觀點有其合理性,畢竟人工智能比較終要走向“應用”,但也具有一些誤導性,容易把人工智能研究導向專門問題求解上,一個可能(且現在常見)的結果是人在解決問題而非機器自己,這也是為什么當一個曾經認為重要的問題被“人工智能”解決后,人們仍然會發出種種質疑。機器學習在圖像識別、自然語言處理等領域展現出強大的應用潛力,推動了人工智能技術的快速發展。羅源ai智能適用于哪些行業
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