北京赛车赌博害死人

高坡苗族乡新闻网

2018-09-22

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编者按:深度学习在单个领域已经取得了可喜的突破。但是若论综合实力,现在的AI根本无法跟人相比。人是通用学习机器,但AI不是。脑科学家Jeff Hawkins 称科学家需要不断从人脑那里寻找灵感来开发一般人工智能。为此,他认为自己团队的最近发现也许为AGI的实现描绘了一幅清晰的路线图。诸如“深度学习”和“卷积神经网络”等人工智能技术在图像识别、自动驾驶汽车等其他困难任务方面已经取得了惊人的进步。随着融资和收购行为的加速,众多的人工智能公司看上去已经站在了风口的位置。然而,主要的人工智能研究人员却意识到事情有点不对劲。尽管取得了令人印象深刻的进展,但目前的人工智能技术其实是很局限的。例如,深度学习网络在开始能够正确工作之前通常需要数百万个训练样例,而人类只需要看几次就可以学习新的东西。这限制了深度学习网络的应用类型。虽然这些网络的平均准确度很高,但还是会错得非常离谱。比方说,图像中的一点微小的变化也会导致AI系统将牙刷误认为是棒球棒。在一些应用中,这类错误可能会导致灾难性的失败,造成致死和受伤。由于这样那样的限制,人工智能的领导者认为应该换种思路去做。最著名的人工智能科学家之一Geoff Hinton最近在解释他对当前的AI技术感到“非常怀疑”时表示,我们需要另起炉灶。 “我的看法是要把它全部扔掉,重新开始。”深度学习网络领先的实践者Francois Chollet下结论说:“你没法靠扩展如今的深度学习技术实现一般人工智能。”Chollet认为,从根本上来说深度学习是有限的,但人类智能不是。的确,人脑极其灵活。人类不仅会驾驶汽车,我们还可以建造摩天大楼,管理农场和对计算机编程。甚至我们拿起简单物体,比如拿起咖啡杯然后用手指熟练操纵的能力,也远远超出了任何AI系统之所及。我们每个人都已经学会了数以百计的复杂技能,并且能够连续不断的混合运用。反过来,深度学习系统只能处理相对较少的任务,而且一次只能做一件事。每一项新任务它们都需要进行重新训练。人类是通用学习机器;但AI系统不是。人工智能要想继续取得成功有赖于于突破当前的局限性,使AI更通用。
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责任编辑:宿绍军剧常坤新闻报料:4009-0-9998   未经授权不得转载
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