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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。智能翻译技术通过自然语言处理技术，实现了跨语言沟通和交流。长乐区福建珍云智能ai

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人的行为同样展现出了适应性，特别是那些被称为“学习”的行为。设想，一个不能“学习”的机器，尽管某些方面展现出了像人一样的行为，但总是对相同的输入重复地做着相同的响应，还算是“智能”的吗？例如，对于“计算器”这样的系统，每当输入相同的表达式，输出总是相同且稳定的。当然，也有一些有争议的例子。例如，一个人脸识别的程序，每当看到相同的人脸图像，总是会有相同的分类结果。如果这个人脸识别程序不是从许多“样本”中“学习”得到的，而是一个程序员依靠着一系列的“如果-那么”的语句编写的，说它不是智能的大概就不那么反直觉了。我们判断一个人“聪明”与否，有时是通过具体的“问题”或“任务”对其进行“测试”。这种测试一定程度上反映了人的“智能”程度，因为通常来说人类生来并未对外部世界有多少经验，那些越能够适应环境的人，经过岁月积累，往往能够展现出高超的能力，这也让我们建立起了“智能”与“解题能力”的“相关性”。然而，“相关不是因果”，在人工智能的研究中，通过“解题能力”来来判定智能的弊端尤其凸显。例如，“计算”曾是人类独有的能力，但是现在计算器的计算能力远远超过了一般人类，大概不会有人认为计算器拥有“智能”。

人工智能领域的其中两位奠基人纽厄尔（Newell）和司马贺（Simon）曾提出，概括来说，“智能是有限资源下适应环境的能力”（Newell & Simon, 1976），这几乎十分准确了，只不过在后来他们自己的研究中并没有遵循这一认识。而另一奠基人之一明斯基（Minsky）则认为，概括来说，“智能是解决困难问题的能力”(Minsky, 1988)，这种观点看似符合直觉，但正如前面所论证的，一个刻板的计算机程序并不能被认为是“智能”的，尽管它（如“深蓝”）能解决困难问题。虽然明斯基的观点有其合理性，毕竟人工智能比较终要走向“应用”，但也具有一些误导性，容易把人工智能研究导向专门问题求解上，一个可能（且现在常见）的结果是人在解决问题而非机器自己，这也是为什么当一个曾经认为重要的问题被“人工智能”解决后，人们仍然会发出种种质疑。虚拟现实技术在游戏、教育等领域的应用，为人们带来了全新的体验和学习方式。

未来智能的发展将受到多种因素的影响包括技术进步、社会需求和政策环境等。随着计算能力的提升和算法的优化人工智能系统的智能水平将不断提高能够更好地理解人类需求并提供更个性化的服务。同时随着物联网、大数据和云计算等技术的普及和应用智能技术将更多地应用于各个领域如智能交通、智能家居和远程医疗等。然而我们也需要警惕智能技术可能带来的风险和挑战如隐私泄露、安全威胁和社会不平等问题等。因此我们需要不断探索和完善智能技术的发展路径以确保其能够为人类社会带来更多的福祉和利益。网络安全智能防护技术在网络安全防护中发挥着越来越重要的作用。思明区人工智能是什么

智能化生产线通过集成自动化设备和智能控制系统，实现了生产过程的智能调度和优化，提高了生产效率和质量。长乐区福建珍云智能ai

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