現(xiàn)在關(guān)于人工智能的發(fā)展,社會上(甚至在行業(yè)內(nèi)部)普遍存在這樣的一種誤解:"通用人工智能"的目標(biāo)本身可以通過"專用人工智能"領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)累積來逐漸達(dá)成。然而,這種觀點的持有者,既沒有意識到將現(xiàn)有主流深度學(xué)習(xí)技術(shù)升級為通用人工智能技術(shù)所面臨的巨大困難,也沒有意識到人工智能工業(yè)的人為行業(yè)分工與人腦既有自然分工之間所存在的重大區(qū)別。在揭示這些困難的基礎(chǔ)上,文本將給出一個消極性論點與一個積極性論點。前者是:目前的主流人工智能技術(shù)離達(dá)到"通用人工智能"的標(biāo)準(zhǔn)還很遠(yuǎn),遑論達(dá)到"強人工智能"的標(biāo)準(zhǔn);后者是:通向"通用人工智能"的真實道路從演化論思維"取經(jīng)",即從認(rèn)知主體對于環(huán)境挑戰(zhàn)的"適應(yīng)性"與"節(jié)儉性"入手,來理解智能體運作的一般原理。
【文章目錄】：
一、導(dǎo)論:關(guān)于人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的“樂觀論”“悲觀論”與“泡沫論”
二、專用人工智能與通用人工智能之間的巨大距離
三、如何向自然智能學(xué)習(xí)?
四、引申性討論:再談“強人工智能”與“超級人工智能”

【參考文獻】
【相似文獻】

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本文編號：2836691