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能造出像人一样“思考”的机器吗?

现在的人工智能体系已经在不少具体问题的处理才能上超过了人类,那么,咱们终究能否制造出像人相同 考虑 的机器?人工智能会有一天逾越人类智能吗?

下围棋是人类的高档智能活动之一,曩昔人们以为核算机不或许逾越人类的这种智能。因而,下围棋也被视为人工智能的 圣杯 。直到DeepMind 推出的人工智能围棋程序 AlphaGo战胜了人类。

他说,假定核算机的核算速度 无限 快,核算机就可以用 穷举法 为围棋棋手瞬间找到 最优解 。但事实是,每一步落子的核算量太大了,当时最快的核算机速度也底子无法完结 穷举 这样的大的核算量,所以要从当时的或许的落子计划中选一些,交由不同核算机去做并行核算。

他表明,除了使用核算机越来越快的存取速度和越来越大的存储容量,可以从曩昔 对弈 的效果发生 试算点 之外,还需求凭借许多 节约核算但尽或许选优 的技能。蒙特卡洛树查找结构,深度学习和强化学习便是其间三种重要的技能。

马庆国以为,近10余年来,人工智能最明显的前进之一发生在深度学习的范畴,神经网络深度化的最大难题之一,是迭代核算超多参数时的丢失函数的梯度退化问题,辛顿等科学家在这方面做了很好的作业,使得根据深度神经网络的深度学习得以开展。

AlphaGo的核心技能是强化学习,强化学习着重智能体和环境之间的互动,经过让智能体寻求期望奖赏的最大化来习得从状况空间到举动空间的战略函数。

有人以为,强化学习的实质正在挨近人类的学习,但它是否可以完成人类大脑的智能?马庆国的答复是否定的。

在马庆国看来,核算型的智能仅仅人类智能的一部分。在这种类型的智能方面,人工的机器超过了人。但在 了解 方面,人工智能与人类智能有质的差异。

中文房间 试验假定一位只说英语的人身处一个密闭房间。假定房间里有一本答复一切问题的中文书,以及满足的稿纸、铅笔和橱柜。写着中文问题的纸片经过小窗口被送入房间中。房间中的人可以经过比对,在这本书上找到这个问题的中文答案。然后誊写这个答案从窗口递出去。尽管他底子不明白中文,但房间外的人却以为他了解了中文问题,并用中文考虑。

人类是怎么考虑的?

马庆国以为,人类智能的最大特色之一,便是可以创造性地处理从未遇到过的新问题。

核算机就没有这样的才能,除非人事先给它设定了 在需求过没有桥的河时,应找木头建立简易桥 。但是,假如周围没有可以建立简易桥的木头呢?人类可以想其他方法,核算机就力不从心了。

人类的了解力又是从何而来?

核算机只能做到有限的对应,由于实在环境过分杂乱,现在它对言语的 了解 可谓绰绰有余。 但这也带来了一个问题:核算机总是在不断前进和开展的,理论上它的对应也会越来越丰厚,越来越杂乱。那么在哲学上,这一突变是否或许带来突变?核算机也前进到可以了解词汇了?

人脑实在的智能和人工智能最大的差异的来历,或许在于脑的作业方式。

对此,人们又开端对模仿人脑的人工智能报以期望。

人类的认识自身终究可以在神经元活动的水平上被解读,或许需求上千年的时刻。即使解读了,机器能可以彻底模仿神经元的作业方式吗?

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