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来源: 发布时间:2024年10月22日

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这里所谓“表征相互作用的原理”中,所说的“表征”不是主体内部的、对外部物体的指称物,而是指人工智能研究中的“知识表示”的具体内容,像是“行家系统(Expert System)”中的“符号”、“深度学习(Deep Learning)”中的“向量”、“类脑计算(Neuromorphic Computing)”中的“脉冲(Spikes)”等。这里所说的原理是对智能现象背后的机制的抽象描述,而“表征”则是用来描述原理的基本单元。在“适应性”这一大前提下,我们可以探讨相关的原理有哪些。对这一原理集的探索和描述有不同的切入点,例如,研究脑的结构、研究某些问题的求解过程、研究人的行为、研究认知功能,不论是从哪个角度,尽管可能会得到不同形式的描述,但比较终都要进行总结和抽象,找到那个比较一般的、与生物或计算机实现细节不直接相关的原理。这一原理的集中并非在本文中能够详细讨论和给出,它随着“智能”的研究深入而发展, “智能”这一概念的含义也因此会逐渐变化。晋安区智能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。

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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。

2023年 ChatGPT 的横空出世让“通用人工智能 (AGI) ”备受关注。ChatGPT是否实现了通用人工智能?在集智俱乐部 ,美国天普大学在读博士徐博文认为,对人工智能的许多问题的讨论,都导向一个更根本的问题——智能是什么?有人认为智能是大脑涌现出的复杂现象或能力,有人认为是智能是表现得像人的能力,有人认为智能是解决困难问题的能力,有人认为智能是感知、推理、规划、决策等认知功能或能力,也有人认为智能是适应环境的能力。通过理解“智能”的定义,“通用人工智能”的含义将更容易理解。人工智能在人力资源管理中的应用,如智能招聘、智能培训等,提高了人力资源管理的效率和准确性。

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人工智能在情感识别和分析方面的应用,为心理咨询和情感交流提供了新的工具和途径。晋安区智能

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