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人类的学习能够产生范围不确定的隐性的知识和规则,在实践中,人类的智能也可以被描述为:在现有知识体系之外创造新的知识和技能并解决问题的能力,尤其是能够解决带有矛盾的难题能力。人工智能的基础是样本和逻辑,但人类却可以超越样本和逻辑给出的范围。表面上,人工智能是数据和数理逻辑驱动的,实际上,实践中的算法,除了包括理性程序和数据外,还要包含人的因素、有关制度、交叉环境等,所以智能是一个由相互联系的人、物(机是人造物)、环境等概念通过关系或关系的关系构成的网络。各种感知、学习、使用、协调大都是为了增加对这个网络的理解,促进有基础有意义的创造,进而更好的组织这个网络,而这一切的核心就是人机环境系统的多逻辑关联组合计算与算计。
开放复杂任务情境中充满了偶发的零碎的各种事件,而这些事件又常常是机器学习的数据中需要筛掉的信息,所以系统很难看得见各种关键的偶发事件,更难学得会不能穷举偶发事件所产生的隐秩序和潜逻辑,这或许只能靠人类的生物和社会系统来临机决策,这也就是人工智能很难实现通用智能的根本原因。
在生活中,稍微认真打开一个高级智能体或智慧体,不经意间,你常常就会发现“对立统一+普遍联系+否定之否定”现象,辩证法不是变戏法,胜似变戏法,一会儿山穷水尽,一会儿柳暗花明,一会儿内外交困,一会儿峰回路转,慕然回首,人算之外竟还有天算和地算,真实的智能,哪里仅是区区数学的形式化计算,分明还有非数学的形而上算计在发力吧!
若不信,20年后再回顾一下这次疫情和《中国医生》这部电影,或许,从中能感觉到什么……
真正的智能绝不仅是什么人工的数据、算法、算力,而是包含人类的.....
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GMT+8, 2024-4-29 18:58
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