
雖然說人工智能現在發展迅速,但人工智能還是處于起步階段,距離我們想象的人工智能還差的很遠。就目前而言,人工智能的發展面臨著五大考驗,那么這五大考驗就叫那個都是什么呢?下面我們就給大家好好介紹一下這些內容。
首先我們說一說人工智能面臨的第一個考驗,那就是理論知識遇到瓶頸,這是因為目前人工智能在學習上遵循的理論依然是上個世紀80年代提出的,人們并沒有從本質上理解人類的學習原理,從監督學習到無監督學習的方法還在探索。目前的人工智能技術多數都要依靠形態匹配,在監督式學習下,輸入訓練數據,每組訓練數據有一個明確的標識或結果。人們將預測結果與訓練數據的實際結果進行比較,不斷調整預測模型,直到模型的預測結果達到一個預期的準確率。而無監督學習中,計算機無需人類幫助的情況下,像人類一樣自己學習知識。計算機并不被告知怎么做,而是采用一定的激勵制度來訓練機器人培養出正確的分類。無監督學習方式是機器人工智能發展的關鍵技能之一。
人工智能面臨的第二個考驗就是知識表達存在問題。這是因為許多輸入的數據其實都經過了人腦抽象,但大家看不到,若要完成形式化知識結構的搭建,是需要很多知識的,而機器中沒有人腦中的背景知識,所以數據中蘊含的信息是不完整的,繼而計算不出正確的結果。如果將這些信息補足,是有可能用機器處理的。但同時要看到的是這些信息很難補足,一方面是因為很多人腦中的知識難以形式化,另一方面,補什么補多少才能達到特定的效果,很難衡量。并且人腦輸出的信息帶寬太小,很難通過一個人來補足機器中沒有的知識,而多人協同又存在知識相互不兼容的問題。所以知識太多,知識難以形式化,人腦輸出太慢,成為了知識表達的三大障礙。如果突破了這些難題我們的人工智能才能夠更快的發展。
在這篇文章中我們給大家介紹了人工智能面臨的考驗的一部分內容,具體所指就是人工智能存在理論知識遇到瓶頸、知識表達存在問題這兩個考驗。由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了,我們在下篇文章中繼續為大家介紹更多的知識。
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