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    1. 什么是人工智能
      1. 像人一样行动：图灵测试的途径
    2. 两大主流研究方法
    3. 人类智能
    4. 目标
    5. 核心技术

    人工智能（一）

    post on 27 Aug 2019 about 576words require 2min
    CC BY 4.0 （除特别声明或转载文章外）
    如果这篇博客帮助到你，可以请我喝一杯咖啡~

    什么是人工智能

    左侧的定义根据与人类表现的逼真度衡量成功与否，而右侧的定义依靠称为「理想量」的表现量来衡量。一个系统若能基于已知条件「正确行事」则它是合理的。

    • 像人一样的思考/合理的思考
    • 像人一样的行动/合理的行动

    像人一样行动：图灵测试的途径

    • 图灵测试

    • 中文屋子：像人一样思考

    • 强人工智能：像人一样思考
    • 弱人工智能：像人一样行为
    • 通用人工智能（AGI）：拥有通用的解决任何问题的方法的智能
    • 窄人工智能（Narrow AI）：只能解决特定问题的人工智能

    两大主流研究方法

    • 连接主义（Connectionism）：对人类的脑部活动建模，将简单的单元连接起来。例如神经网络。
    • 符号主义（Computationalism）：机器使用自己的符号操作

    人类智能

    我们不认为模拟人类是人工智能最佳的解决方法。

    计算机和人类有不同的体系结构和能力：

    • 数值计算能力
    • 视觉和感官处理能力
    • 并行处理

    更重要的是，我们对人脑是如何工作的也了解得很少。

    目标

    我们称一个系统是理性的，表示系统对于给定条件，会基于已知信息，做出正确的决策。

    专注于理性的概念。

    构建一个系统近似理性。

    使用计算来实现。

    核心技术

    深度学习

    一致拟合性

    强化学习

    智能体通过和环境的不断互动…

    严重依赖大规模有标签数据来进行训练，依赖监督数据

    大数据+大模型，对计算资源带来极大要求，烧钱比赛带来马太效应

    充斥调参黑科技，缺乏理论认识

    严重缺乏可解释性，模型不可解释

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