用家用路由器ip做网站,app开发公司怎么选,厦门住房和建设局网站,网站推广软件来源#xff1a;学术头条共识#xff1a;智能是学习的能力#xff0c;以及解释、解决问题的能力#xff1b;人工智能是脱离生命体的智能#xff0c;是人类智能的体外延伸#xff1b;通用人工智能通过不断学习#xff0c;积累本领#xff0c;进化成长#xff0c;能够面… 来源学术头条共识智能是学习的能力以及解释、解决问题的能力人工智能是脱离生命体的智能是人类智能的体外延伸通用人工智能通过不断学习积累本领进化成长能够面向不同的情境解释、解决普遍性的智力问题。在此共识基础上我们提出如下质疑质疑一意识、情感、智慧和智能它们是包含关系还是关联关系是智能里面含有意识和情感还是意识里面含有智能是智慧里面有智能还是智能里面有智慧大凡意识、情感都是内省的、自知的、排他的怎么可以用他人的、人工的来代替呢所以非生命体不可能有意识质疑二如何理解通用智能我们应该不应该把通用智能理解为“全知全能”或者单向超强智能尽管今天的计算机已经可以解决很多复杂的、专门的智力问题如围棋智能我们仍常常觉得它们缺乏人类思维的某些本质特征。这里的差别主要不是在算法、算力、数据量方面不是在速度和容量方面而是在智能的一般性、通用性、普遍性、灵活性、缺省性、容错性、可习得性、不确定性、适应性、常识性、开放性、创造性、自主性等方面。遗憾的是发展 60 多年的人工智能没有能够更靠近人的原始的智能。质疑三目前所有的人工智能的成就都是在计算机上表现出来是基于冯架构的计算机智能或者计算智能人工智能是计算机的一个应用而已。而人脑不是冯诺依曼架构的存在不存在宏观上更类似脑的非冯诺依曼架构呢例如对人的智能而言记忆力是真正的智力超强记忆力就是超强智能记忆比计算机重要记忆的提取要比复杂的推理快得多非冯架构如何在结构上体现人脑的不同记忆区和记忆力呢如何体现环境和知识的双驱动质疑四非生命体不会有七情六欲机器人是非生命体还会有学习的原动力吗如果没有学习的原动力没有接受教育的自发性还会有学习的目标吗目标从哪产生机器人能否自己提出问题质疑五人的注意力选择源于记忆源于记忆的偏好依附性偏好如何产生的偏好依附是否只能与交互认知的频度和时间的远近相关人的偏好依附不是这样的人的恐惧性以及满足感会让一些发生频度很低、或者很久远的事记忆特别深刻。质疑六自然语言是人类思维活动的载体如果自然语言是第一语言数学语言是第二语言计算机语言是第三语言后一个比前一个常常更严格后一个比前一个常常更狭义根据哥德尔不完全定理数学自身难以完全自洽。数学的形式化要借助于自然语言计算机语言的形式化要借助于数学语言。因此人工智能怎么可以反过来要用数学语言或者计算机语言去形式化人类的自然语言呢质疑七人脑是个小宇宙其中的智能是多情境、多公理兼容并包的在不同情境里有不同应对不完全收敛不完全自恰不整体统一不存在非公理的统一的数学推理当然也不必一定要脑裂。 质疑八一个机器或者系统是否有智能不在于某一个时刻它能解决什么实际的智力问题而在于它有没有学习的能力智能即提供的问题解决方案是否依赖于有限的认知资源是否需要进一步交互认知是否可以有选项是否可以进化和成长这才是最重要的。 质疑九在一个非冯诺依曼架构的机器人脑中组成记忆、交互和计算的基本元件最少有哪几种各元件中的信息的产生机制与存在形式是什么样的他们之间的信息传递机制是什么样的质疑十通用智能后天的习得靠教育智能植根于教育文明是智能的生态。设有通用架构的机器婴儿 10 台可视为带有基因的硬件加基础软件让 10 位母亲分别在各自的情境去教育 10 名机器婴儿仅仅通过语音交互1 个月后这样的机器婴儿脑中留下的三个记忆区里都会有些什么以后机器婴儿的基础软件含记忆、交互、计算软件要不要不断扩充硬件要不要不断扩充机器婴儿脑有没有形成自己软件的能力作者简介李德毅中国工程院院士CAAI FellowCAAI 名誉理事长长期从事计算机工程、不确定性人工智能、大数据和智能驾驶领域研究。最早提出“控制流-数据流”图对理论证明了关系数据库模式和谓词逻辑的对等性。提出云模型、云变换、数据场等认知形式化理论用于解决定性概念生成、相似度计算、不确定推理、智能控制等问题成功控制三级倒立摆各种动平衡的姿态。提出基于路权构建驾驶态势认知图研发机器驾驶脑领导了中国最大的智能车联合团队。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
