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泉州人工智能适用于哪些行业

来源: 发布时间:2024年08月29日

当前,有人认为只要能够解决问题、或是具有某些“认知”功能,即使没有适应性,也算是“智能”,这是本文明确反对的立场。在“适应性”这一大前提下,对有些人而言,“专门智能”就是“智能”,并且已经足够应用了;而对有些人而言,“通用智能”才是所追求的比较终目标、“智能”就是指“通用智能”。或许,在未来“真正的”人工智能实现以后,大众观念大概会偏向于后者。不论怎样,按照前面的论述,我们对“智能”本身已经有了认识。可以说,“(通用)智能”是那个“生来就有”的、不随后天经验而改变的某物[8],而“智能”通过后天与环境交互形成的“技能”则是易变的,随着“经验”的不同而不同、对特定问题有效。“通用人工智能”研究所追寻的,正是对“通用智能”的计算机实现,而非具体一个或一类问题的解决方案。智能环保技术通过监测和管理环境数据,实现了对环境的智能化保护。泉州人工智能适用于哪些行业

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1.“适应性”是区分“智能”的关键因素在各种复杂的、变化多端的现象下,哪个才是界定“智能”这一概念的关键因素?是否必须要忠实地模拟大脑,或是需要产生与人类相似的行为,还是要解决复杂的问题,亦或是需要具备各种认知功能?这些都有一些合理性,但背后是否有某个在抽象层次上的共同点?人类的大脑、行为、认知过程都体现了适应性,经过适应,人类往往能由简到繁地解决那些未见过的问题[1]。可以说,在各种特点中,适应性才是“智能”的核力特点。我们当然不能否认经过漫长的演化,形成的大脑结构对“智能”而言的重要性,但模拟大脑时往往被忽略的是,究竟要在多大的精细程度上对大脑做“忠实”的模拟。毕竟,大脑中的许多生理或物理特点对“智能”未必起到关键作用。如果一个模拟大脑的机器,只是在刻板地执行某个程序,而没有适应新环境的能力,这样的机器尽管“类脑”却不符合我们对“智能”的直觉。

智能是什么?这是人工智能研究的根本性的问题。对“智能”这一概念的不同理解,会将人工智能研究导向迥然不同的方向,同时,对“智能”这一概念的界定也决定了人工智能这一学科的边界,其究竟是属于计算机科学、脑科学、认知科学等,还是自成一体的独特学科。问题程序“沃森(Watson)”、象棋程序“深蓝(DeepBlue)”、围棋程序“AlphaGo”、聊天机器人“ChatGPT”等的现象级成功都引发了人们的热烈讨论,而其中总是存在正反两方观点,一方认为真正的人工智能已经实现并担忧其取代甚至毁灭人类,另一方认为真正的人工智能并非如此并提出还应当有诸如一二三等等特性。对人工智能的许多问题的讨论,都导向了智能是什么的问题,特别是当问到某物是否实现了真正的人工智能、智能该如何实现、如何度量智能等等,这些问题的答案都取决于“智能”是什么。人们心中存在着对自己的思维现象的好奇,即对“心(mind)”的好奇,希望探索那个“本质”,尽管在旅途中、做具体的研究时,有时也会迷失方向,“智能”是什么这一问题的答案正是指引我们探索“自己”的“指南针”。机器学习在图像识别、自然语言处理等领域展现出强大的应用潜力,推动了人工智能技术的快速发展。

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为了讨论更具体,让我们考虑这样一种情况:一个基于概率的统计学习算法,在没有任何条件时,输出是P(X),当增加了条件A后,输出是P(X|A),进一步增加条件B后,其输出是P(X|A,B),且在某个评价指标下,系统的表现逐步变好。这个例子中,变化的是新增的条件,而不变的则是概率分布。每当重新输入各个条件后,一个系统如果发生了“适应”,我们会发现第二次的P(X|A,B)的表现应当优于一次的P(X|A,B)的表现,若是相反,则系统并未发生“适应”(Wang,2004)。若将“提示词(Prompts)”类比于上面的条件A、B,那么ChatGPT正是属于后者的情况,从ChatGPT的整个生命周期来看(从它诞生的那一刻开始“训练”,经过现在的“测试”,直到未来被停止运行),以某一个“对话”作为“任务”,那么每个任务上的表现没有根本的变化,即并未发生“适应”——换句话说,从这个大尺度看,“适应”仍是发生在训练阶段,而用于实现ChatGPT的“Transformer”的结构、神经网络的误差反向传播等才是和“智能”直接相关的。人工智能在语音识别和语音合成方面的不断进步,使语音交互更加自然和智能。安溪人工智能ai

自然语言处理技术使计算机能够理解和生成人类语言,实现了人与机器之间的自然交互。泉州人工智能适用于哪些行业

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