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人工智能提問問題疑難解答（人工智能提問問題疑難解答）

發(fā)布時間：2023-05-23 03:51:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 126

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本文目錄:

關(guān)于人工智能的問題
對于人工智能能代替人腦的辯論中提出的問題
問人工智能的奇葩問題

人工智能提問問題疑難解答（人工智能提問問題疑難解答）

關(guān)于人工智能的問題

應(yīng)用人工智能系統(tǒng)只是AGI的有限版本。

盡管許多人認(rèn)為，人工智能的技術(shù)水平仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于人類的智力。人工智能，即AGI，一直是所有人工智能科學(xué)家的研發(fā)動力，從圖靈到今天。在某種程度上類似于煉金術(shù)，對AGI復(fù)制和超越人類智能的永恒追求已經(jīng)導(dǎo)致了許多技術(shù)的應(yīng)用和科學(xué)突破。AGI幫助我們理解了人類和自然智慧的各個方面，因此，我們建立了有效的算法，這些算法受到我們的追求更加高效計算能力和學(xué)習(xí)模型的啟發(fā)。

然而，當(dāng)涉及到人工智能的實際應(yīng)用時，人工智能實踐者并不一定局限于人類決策、學(xué)習(xí)和解決問題的純模型。相反，為了解決問題和實現(xiàn)可接受的性能，AI實踐者通常會做構(gòu)建實際系統(tǒng)所需的事情。例如，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的算法突破的核心是一種叫做反向傳播的技術(shù)。然而，這種技術(shù)并不是大腦建立世界模型的方式。這就引出了下一個誤解：一刀切的人工智能解決方案。

一個常見的誤解是，人工智能可以用來解決所有的問題，也就是說，人工智能的發(fā)展已經(jīng)達(dá)到了一個水平，小規(guī)模的“人工智能”可以讓我們解決不同的問題。我甚至聽過有人認(rèn)為，從一個問題到另一個問題會使人工智能系統(tǒng)變得更聰明，就好像同一個人工智能系統(tǒng)同時解決了兩個問題一樣?，F(xiàn)實情況則大不相同：人工智能系統(tǒng)需要進(jìn)行工程設(shè)計，這需要巨量的計算和編程，并且需要經(jīng)過專門培訓(xùn)的模型才能應(yīng)用于一個問題。雖然類似的任務(wù)，特別是涉及感知世界的任務(wù)(例如，語音識別、圖像或視頻處理)，現(xiàn)在有了一個可用參考模型庫，但這些模型需要專門設(shè)計以滿足部署要求，而且可能無法開箱即用。此外，人工智能系統(tǒng)很少是人工智能解決方案的唯一組成部分.它通常需要許多定制的古典編程組件，以加強一個或多個人工智能技術(shù)在一個系統(tǒng)中使用。是的，有許多不同的人工智能技術(shù)，單獨使用或與其他解決方案混合使用，因此：人工智能和深度學(xué)習(xí)是一樣的

我們認(rèn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANS)這個詞真的很酷。直到，但是，它缺乏規(guī)?；膽?yīng)用?，F(xiàn)在這些問題大部分已經(jīng)解決了，我們已經(jīng)通過將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新命名為“深度學(xué)習(xí)”。深度學(xué)習(xí)或深度網(wǎng)絡(luò)是一個規(guī)模很大的網(wǎng)絡(luò)，“深度”指的不是深度思考，而是指我們現(xiàn)在可以負(fù)擔(dān)得起的隱藏層的數(shù)量(以前最多只有幾層，現(xiàn)在可以是幾百層)。深度學(xué)習(xí)用于從標(biāo)記數(shù)據(jù)集生成模型。深度學(xué)習(xí)方法中的“學(xué)習(xí)”指的是模型的生成，而不是當(dāng)新的數(shù)據(jù)可用時，模型能夠?qū)崟r地學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)模型的“學(xué)習(xí)”階段實際上發(fā)生在離線狀態(tài)下，需要多次迭代，時間和過程都很緊張，而且很難并行化。

近年來，深度學(xué)習(xí)模型在線學(xué)習(xí)應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。這種系統(tǒng)中的在線學(xué)習(xí)是通過不同的人工智能技術(shù)來實現(xiàn)的，比如強化學(xué)習(xí)，或在線神經(jīng)進(jìn)化。這類系統(tǒng)的一個局限性是，只有在離線學(xué)習(xí)期間才能最大限度地實踐到應(yīng)用領(lǐng)域，才能實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模式的貢獻(xiàn)。一旦生成模型，它將保持靜態(tài)，這方面的一個很好的例子是電子商務(wù)應(yīng)用程序-電子商務(wù)網(wǎng)站上的季節(jié)性變化或短期銷售將需要一個深入的學(xué)習(xí)模式才能離線，并對銷售項目或新庫存進(jìn)行再培訓(xùn)。然而，現(xiàn)在有了這樣的平臺利用進(jìn)化算法對網(wǎng)站進(jìn)行優(yōu)化，不再需要大量的歷史數(shù)據(jù)，而是利用神經(jīng)進(jìn)化，根據(jù)網(wǎng)站當(dāng)前的環(huán)境，實時地對網(wǎng)站進(jìn)行調(diào)整。

大型的、不平衡的數(shù)據(jù)集可能具有欺騙性，特別是當(dāng)它們只部分捕獲與該領(lǐng)域最相關(guān)的數(shù)據(jù)時。此外，在許多領(lǐng)域，歷史數(shù)據(jù)可能很快變得無關(guān)緊要。例如，在紐約證券交易所的高頻交易中，最近的數(shù)據(jù)比2001年以前的數(shù)據(jù)具有更大的相關(guān)性和價值，而2001年以前的數(shù)據(jù)還沒有被采納。

最后，我經(jīng)常遇到一個普遍的誤解：

如果一個系統(tǒng)解決了我們認(rèn)為需要智能的問題，那就意味著它正在使用人工智能。

這是一個有點哲學(xué)的性質(zhì)，它確實取決于你對智力的定義。事實上，圖靈的定義并不能反駁這一點。然而，就主流人工智能而言，一個完全設(shè)計的系統(tǒng)，比如不使用任何人工智能技術(shù)的自動駕駛汽車，并不被認(rèn)為是人工智能系統(tǒng)。如果系統(tǒng)的行為不是引擎蓋下使用的人工智能技術(shù)的緊急行為的結(jié)果，那么如果程序員從頭到尾以確定性和工程化的方式編寫代碼，那么系統(tǒng)就不被認(rèn)為是基于人工智能的系統(tǒng)，即使它看起來好像是人工智能。

AI為更美好的未來鋪平了道路。盡管人們對人工智能有著普遍的誤解，但正確的假設(shè)是，人工智能將繼續(xù)存在，而且確實是通向未來的窗口。AI還有很長的路要走，它在將來會被用來解決所有的問題，并被工業(yè)化廣泛的使用。人工智能的下一個重大步驟是使其具有創(chuàng)造性和適應(yīng)性，同時，強大到足以超過人類建立模型的能力。

對于人工智能能代替人腦的辯論中提出的問題

我的觀點是1.是否可以將人工智能機器與人同等看待
2.如果同意1的話即便是初期完全沒有表現(xiàn)出比人更好解決問題方法，后期會超過單個人類是可以的。
3.如果將人工智能優(yōu)化問題工具即后期作為輔助工具，便具有了限制的智能，即對人類有利的結(jié)果為導(dǎo)向。而不是作為物種生存進(jìn)化為導(dǎo)向。
4.基于3補充作為人類工具會被人類制造更高級為人類服務(wù)取代。作為物種會像生物一樣的模式進(jìn)化或者淘汰。
5.猜測宇宙意識（宇宙生物對環(huán)境影響）就以物種生存能力來說宇宙可能普遍保持隨機無規(guī)律分布的物種。即便高度進(jìn)化物種也會被宇宙本身淘汰。
6.所以個人觀點進(jìn)化本身就是宇宙的特殊狀態(tài)是無意義的。
7.宇宙可能會毀滅或者永遠(yuǎn)循環(huán)無序變化也是無意義的。

人工智能提問問題疑難解答（人工智能提問問題疑難解答）

問人工智能的奇葩問題

問人工智能的奇葩問題：

1、實現(xiàn)目標(biāo)或解決問題需要哪些數(shù)據(jù)。

在人工智能項目團(tuán)隊確定了人工智能可以實現(xiàn)的目標(biāo)或可以解決的特定問題后，組織團(tuán)隊將繼續(xù)提出問題，以確定實現(xiàn)目標(biāo)或解決特定問題所需的數(shù)據(jù)或變量。

2、如果還沒有數(shù)據(jù)，將從哪里獲取數(shù)據(jù)?

如果組織發(fā)現(xiàn)自己需要更多數(shù)據(jù)，下一步將確定從何處獲取所需數(shù)據(jù)。組織是否生成了數(shù)據(jù)，是否購買或租用了這些數(shù)據(jù)？

3、組織的計算策略是什么：內(nèi)部部署、云計算還是混合部署?

人工智能項目遇到的一個主要問題是讓它在與組織的整體數(shù)字計算戰(zhàn)略不一致的計算平臺上運行。組織需要了解當(dāng)前和將來的計劃可以幫助人工智能團(tuán)隊正確規(guī)劃最佳方法，以接近用于人工智能或機器學(xué)習(xí)模型的平臺。

4、移動和存儲數(shù)據(jù)的計劃是什么？

想象一下，跨國公司的業(yè)務(wù)部門遍布世界各地，在各地的多個地點生成數(shù)PB的數(shù)據(jù)。那么是在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的地方進(jìn)行處理，還是在世界各地的站點之間以某種方式傳輸數(shù)PB的數(shù)據(jù)？這是人工智能項目有時沒有考慮的關(guān)鍵事項之一。

5、將如何消除偏見并驗證模型結(jié)果?

收集數(shù)據(jù)并保存之后，需要確保知道如何驗證人工智能或機器學(xué)習(xí)模型生成的結(jié)果。一種方法是運行已知數(shù)據(jù)集并查看結(jié)果，以確保組織對預(yù)期結(jié)果具有更高的準(zhǔn)確性。

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