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[導(dǎo)讀] AI被定義為具有認(rèn)知能力的計(jì)算機(jī),很久以來人類一直希望制造出這樣的智能機(jī)器,直到1940年代1950年代第一臺電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),讓人類看到了很小的可能性。 關(guān)于什么是“智能”,就問題多多

AI被定義為具有認(rèn)知能力的計(jì)算機(jī),很久以來人類一直希望制造出這樣的智能機(jī)器,直到1940年代1950年代第一臺電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),讓人類看到了很小的可能性。

關(guān)于什么是“智能”,就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維(包括無意識的思維)等等問題。

人唯一了解的智能是人本身的智能,這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能是一門起步晚卻發(fā)展快速的科學(xué)。20世紀(jì)以來科學(xué)工作者們不斷尋求著賦予機(jī)器人類智慧的方法。

30年代末到50年代初的人工智能領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)-些電纜控制的機(jī)器人,可以行走并能說出簡單的詞組。

與此同時(shí),科學(xué)界已經(jīng)提出描述電子信息的二進(jìn)制信號,A. M. Turing證明了任何形式的計(jì)算都可以用數(shù)字方式傳遞,這兩大突破再- -次提供了創(chuàng)造智能機(jī)器的可行性。

當(dāng)時(shí)的先驅(qū)是艾倫·圖靈(Alan Turing) ,他在1950年發(fā)表了《計(jì)算》一書中提出了一個(gè)實(shí)驗(yàn):圖靈測試(The Turing test)由艾倫·麥席森·圖靈發(fā)明,指測試者與被測試者(一個(gè)人和一臺機(jī)器)隔開的情況下,通過一些裝置(如鍵盤)向被測試者隨意提問。

進(jìn)行多次測試后,如果機(jī)器讓平均每個(gè)參與者做出超過30%的誤判,那么這臺機(jī)器就通過了測試,并被認(rèn)為具有人類智能。這個(gè)想法現(xiàn)在被稱為圖靈測試,它在AI史上具有非常重要的地位。

你如果通過AI的能力來衡量AI 的智能,那我覺得那樣是不準(zhǔn)確的。地球上第二最聰明的物種是海豚,我們永遠(yuǎn)不會認(rèn)為海豚能夠用文字和人類交流,但我們不會反對海豚具有智能。

關(guān)于動(dòng)物智力,有一則有趣的軼事:大約在1900年,德國柏林有一匹馬,人稱“聰明的漢斯”,據(jù)說這匹馬精通數(shù)學(xué)。當(dāng)漢斯做加法或計(jì)算平方根時(shí),觀眾都驚呆了。

此后,人們觀察到,如果沒有觀眾,漢斯的表現(xiàn)不會很出色。事實(shí)上,漢斯的天才在于它能夠識別人類的情感,而非精通數(shù)學(xué)。馬一般都具有敏銳的聽覺,當(dāng)漢斯接近正確的答案時(shí),觀眾們都變得相對興奮,心跳加速。

也許,漢斯有一種出奇的能力,它能夠檢測出這些變化,從而獲得正確的答案。雖然你可能不愿意把漢斯的這種行為歸于智能,但在得出結(jié)論之前,你應(yīng)該參考一下斯騰伯格早期對智能的定義。

有些生物只體現(xiàn)出群體智能。例如,螞蟻是一種簡單的昆蟲,單只螞蟻的行為很難歸類在人工智能的主題中。

但是,蟻群對復(fù)雜的問題顯示出了非凡的解決能力,如從巢到食物源之間找到一條最佳路徑、攜帶重物以及組成橋梁。集體智慧源于個(gè)體昆蟲之間的有效溝通。

在這個(gè)節(jié)點(diǎn)上,強(qiáng)調(diào)思考和智能之間的區(qū)別是明智的。思考是推理、分析、評估和形成思想和概念的工具。并不是所有能夠思考的物體都有智能。智能也許就是高效以及有效的思維。

許多人對待這個(gè)問題時(shí)懷有偏見,他們說:“計(jì)算機(jī)是由硅和電源組成的,因此不能思考?!被蛘咦呦蛄硪粋€(gè)極端:“計(jì)算機(jī)表現(xiàn)得比人快,因此也有著比人更高的智商。”真相很可能存在于這兩個(gè)極端之間。

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