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强人工智能离我们还很遥远

人工智能
pigsrollaroundinthem (39396)发表于 2018年12月27日 18时12分 星期四
来自弱人工智能足够吹了
AI 过去几年取得了令人瞩目的成就,以 DeepMind 的 AlphaGo 为例,它先后击败了当今最顶尖的围棋选手,而它的演进版本 AlphaZero 能在只掌握最基本的棋类规则的情况下通过自对弈成为棋类游戏的最强者。AI 的成功部分来自于深度神经网络,而深度神经网络的基础则始于 30 年前提出的误差反向传播学习算法(backpropagation)。在廉价但更强大的硬件帮助下,深度神经网络产生的某些结果比专家更出色。那么深度神经网络是否可能预示了强人工智能?DeepMind 的联合创始人 Demis Hassabis 不这么看。他认为强人工智能离我们还很遥远。游戏或棋类游戏某些方面非常简单,状态之间的转换模型明确且易于学习,而真实世界的 3D 模型和真实世界本身是难以弄明白的。他说,现有的 AI 系统首先需要学会看然后再学会玩,而人类能更快的学会玩游戏。