本人作者、Novaquark开创人兼总裁Jean-Christophe Baillie表示，“没有机械人就没有人工智能。”在这篇文┞仿中，他评论辩论了人工智能是什么，以及AlphaGo不克不及被称之为人工智能的原因。

什么是人工智能，什么不是？

毫无疑问，AlphaGo是由谷歌DeepMind设计的“人工智能围棋体系”，它是个异常聪慧的体系。AlphaGo击败了围棋世界冠军Lee Sedol，而类似的深度进修办法已经被用于解决各个行业的复杂计算问题。多亏了AlphaGo，人工智能这个词汇再次成为人们存眷的核心。

而事实相反，如今的人工智能法度榜样根本无法懂得四周产生的工作，也无法处理其他范畴的问题。那么什么是人工智能呢？这或许是人工智能最根本的问题。

关于人工智能意义的问题在几十年前就被提出了，但直到今天也没有什么解决办法。这个问题可以细分为四个子问题。

1.若何构建仁攀类或人工智能大年夜外部接收到的信息？

1990年，认知科学家Stevan Harnad在他的论文《符号接地问题》中商量了意义的问题，任何代表性的符号都存在于外部的实际世比赛。例如，假设你必须进修汉语作为第二说话，而你所控制的独一信息来源是汉语字典。经由过程字典来进修的过程，就像是坐无休止的扭转木马，赓续接触一个又一个没有意义的符号。那么你要怎么样彪炳这个怪圈呢？符号要如何才能拥有意义？这是典范的符号接地问题。

这是有关人工智能意义的第一个问题，关于构建信息。跟着机械进修的快速成长，特别是深度进修和非监督进修的成长，这个问题近年来获得了很好的解决。包含AlphaGo在内的巨大年夜进步，在必定程度上是源自图形处理器技巧的进步，这种技巧异常擅长处理信息。这些有效的算法，例如深度进修算法，是在一个高纬度空间中应用最有效的信息，去攫取复杂的数据。

然而，本文作者并不认为AlphaGo属于人工智能，因为它不涉及通用人工智能（AGI）。要建立通用人工智能，关键问题之一是让它避免受到设计者的限制，应当让它自身发挥出能量。它可以大年夜本身碰到、听到、说过、做过的工作和体验中成长出内涵的意义，就像仁攀类一样。

对于今天的人工智能来说，监督进修无疑是应用中最成功的。例如朴实贝叶斯分类（Naive Bayes Classification）、逻辑回归（Logistic Regression）和支撑向量机（Support Vector Machine）这三种算法，每年可以产生数十亿美元的价值。但前面提到的非监督进修也在快速成长。聚类算法和主成分分析解决了监督进修无法解决典范多问题。

此外，半监督进修和强化进修在企业中也有着越来越广泛的应用。尽管有很多有效的、强大年夜的算法来解决不合的人工智能问题，然则没有一个通用的人工智能体系可以应对所有情况，也没有人知道这么多人工智能体系中的哪一个可以用来构建通用人工智能。

在我看来，非监督进修的深度神经收集将为实现这一妄图供给最大年夜的赞助。例如，IBM的Watson整合了很多算法，以便处理各类各样的数据。然而，很多研究人员认为，如不雅没有认贴心理学和神经科学的赞助，就弗成能建立通用的人工智能。要实现这一妄图成真，还有很长的路要走。

2.若何将这些构造化的信息与外部世界接洽起来，或者像上述所说，去创造意义？

固然他的不雅抱病不具有广泛性，但今朝情况下，现有的人工智能体系切实其实存在局限性。Siri是苹不雅最受迎接的人工智能体系，然则如不雅你说的话超出了它的义务范围，它就无法辨认你在说什么。SoftBank最有名的人工智能机械人Pepper则和Siri一样具有局限性。此外，尽管它配备了语音辨认体系，但有时却无法辨认语音背后真实的情感，并且轻易受愚。电商巨擘阿里巴巴筒ε?旗下的在线付出办事商付出宝正致力于应用人脸辨认技巧代替暗码。它的精确性很不错，但仍然无法辨认有着类似面孔的双胞胎。

在构建信息之后，第二个问题是将构造化的信息与实际世界接洽起来，并为机械人技巧付与了根本意义。可以或许与外部世界进行互动的前提是拥怀孕材，是以没有机械人就没有人工智能。这一熟悉经常被称为“化身问题”。大年夜多半人工智能研究人员如今都认为，对于人工智能来说，化身与聪明一样重要。大年夜实际世界来看，尤其是动物的世界，我们可以发明每个不合的身材都有着不合情势的聪明。

这个化身问题肇端于对身材部位的懂得，然后控制它们，并在不雅察到的世比赛产生预期的效不雅，最后建立起本身对世界的懂得。这一过程被称为“感到活动理论”，J. Kevin O’Regan等人对此进行了研究。

3.若何将这一意义同步给其他人工智能序言？

这个问题与文化的来源竽暌剐关。与仁攀类不合的是，有些动吻９依υ?化是经由过程跳舞和嗅觉等方法来表达的。没有文化，这一智力的根本催化剂，那么人工智能将仅仅是一种学术上的测验测验罢了。然而，文化是一种包含心理学和认知才能的进修过程。它不是可以手工编码进机械的器械。经由过程研究儿童若何控制文化，研究人员正在试图懂得这一进修过程。

这一过程也与说话进修慎密相连，它是一个渐进的过程良石工智能序言经由过程与世界互动，大年夜中获取新的信息，创造新的意义，再经由过程与其他媒故人故交换来创造新的意义，并选择出最成功的交换方法。在经历了成百上千次缺点之后，研究人员可以建立起最强大年夜的人工智能体系。这是深度进修无法解释的器械。一些研究实验室，比如SoftBank Robotics，正在应用这一过程对复杂的文化传统获取更多信息。

4.为什么人工智能序言须要做点什么？若何将这一切转化为行动呢？

最后章一?问题是关于期望。人工智能序言会因为内涵念头而采取行动，比如说，仁攀类的行动不只是为了知足生计须要，而是加倍进一步的摸索，这是因为内涵好奇心的使令。像Pierre-Yves Oudeyer如许的学者认为，简单的数学公式已经足以用来解释复杂的行动。

现有人工智能体系的局限性

根据作者的懂得，今朝世界膳绫腔有人工智能，甚至包含最常用和最有名的人工智能办事和应用法度榜样，都不算。

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本文标题：世界上还没有人工智能？我们被深度学习骗了吗

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