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來源: 發(fā)布時間:2024-07-20

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人工智能領(lǐng)域的其中兩位奠基人紐厄爾(Newell)和司馬賀(Simon)曾提出,概括來說,“智能是有限資源下適應(yīng)環(huán)境的能力”(Newell & Simon, 1976),這幾乎十分準確了,只不過在后來他們自己的研究中并沒有遵循這一認識。而另一奠基人之一明斯基(Minsky)則認為,概括來說,“智能是解決困難問題的能力”(Minsky, 1988),這種觀點看似符合直覺,但正如前面所論證的,一個刻板的計算機程序并不能被認為是“智能”的,盡管它(如“深藍”)能解決困難問題。雖然明斯基的觀點有其合理性,畢竟人工智能比較終要走向“應(yīng)用”,但也具有一些誤導(dǎo)性,容易把人工智能研究導(dǎo)向?qū)iT問題求解上,一個可能(且現(xiàn)在常見)的結(jié)果是人在解決問題而非機器自己,這也是為什么當一個曾經(jīng)認為重要的問題被“人工智能”解決后,人們?nèi)匀粫l(fā)出種種質(zhì)疑。閩侯珍云智能智能家居發(fā)展迅速,為人們提供了更加便捷、舒適的生活環(huán)境。

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智能技術(shù)的發(fā)展趨勢正在以驚人的速度展開,塑造著未來的社會和經(jīng)濟面貌。技術(shù)創(chuàng)新正不斷加速,新的算法、模型和工具層出不窮,推動著人工智能領(lǐng)域的飛速發(fā)展。與此同時,產(chǎn)業(yè)融合日益深化,智能制造、智慧醫(yī)療、智能交通等新興產(chǎn)業(yè)不斷涌現(xiàn),引導(dǎo)著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策已成為企業(yè)發(fā)展的重要趨勢,通過大數(shù)據(jù)分析,企業(yè)能夠更準確地洞察市場需求,優(yōu)化資源配置,提高決策效率。人機協(xié)同共生則描繪了一幅人機和諧共處的未來圖景,智能機器人和人類將共同協(xié)作,推動社會生產(chǎn)力的提升。在智能技術(shù)迅猛發(fā)展的同時,安全保障也得到了加強。從數(shù)據(jù)加密到安全防護,從隱私保護到數(shù)據(jù)安全治理,各種技術(shù)手段和措施不斷完善,確保智能技術(shù)的健康、穩(wěn)定、安全發(fā)展。

2.“智能”是什么意思當然,“智能”并非“適應(yīng)性”的同義詞,否則我們就不必采用“智能”這個概念,直接說“適應(yīng)性”就好了。在我看來,“智能”這一概念的定義要從外在和內(nèi)在兩個方面做約束:從外在表現(xiàn)看,“智能”是信息系統(tǒng)利用有限資源適應(yīng)環(huán)境的能力;從內(nèi)在過程看,“智能”是一種表征相互作用的原理。“適應(yīng)”環(huán)境意味著,“智能”不是某個特定問題的求解能力,也不是與環(huán)境交互過程中獲得的技能,而是與獲得這些能力或技能的過程有關(guān)。自動化與智能制造技術(shù)提高了生產(chǎn)效率,降低了成本,使制造業(yè)更加智能和高效。

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“通用智能”的對立面是“專門智能”。“專門智能”并非特定問題求解的“技能”,因為按照本文中的觀點,它連“智能”都算不上。在我看來,“專門智能”系統(tǒng)缺乏對“開放環(huán)境”的處理能力,只只對特定問題或領(lǐng)域展現(xiàn)出適應(yīng)性。例如,一個用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字的系統(tǒng),它對輸入和輸出的形式的規(guī)定導(dǎo)致了它只對手寫數(shù)字的問題有效;另一個例子是,人有時會基于過往經(jīng)驗總結(jié)自己的“學(xué)習(xí)方法”,而這些“學(xué)習(xí)方法”適用于多個場景(例如不同學(xué)科),遵照一個“學(xué)習(xí)方法”同樣能夠習(xí)得具體的知識和行為,但該“學(xué)習(xí)方法”總有一定的適用范圍,例如學(xué)習(xí)語文的方法就不完全適用于學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。相反,“通用智能”系統(tǒng)是“領(lǐng)域無關(guān)”的。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過智能設(shè)備、傳感器等,實現(xiàn)了對物理世界的智能化感知和管理。思明區(qū)智能ai

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