影片李从中国人工智能协会认为,人类和机器有一个互利的关系。他的纸机器智能,发表在《华尔街日报》智能计算科学合伙人日报》建立在五开创性的工作原理是薛定谔,量子力学之父,图灵的父亲人工智能,维纳控制论之父。
薛定谔和超越:机器可以思考和与世界随着时间的流逝
灵感来自薛定谔的书《生命是什么?物理方面的活细胞,”李认为机器可以被认为是生物。像人类一样,他们减少熵或障碍环境通过他们与世界的互动。
农业时代、工业时代的机器只存在在物理层面,但是现在,时代的智能,机器由四种元素在两个不同的层次:物质和能量在物理层面,在认知层面和结构和时间。“机器可以思想的载体,和时间是机器认知的基础,“李解释道。
图灵和超越:机器可以思考,但他们能学习吗?
1936年,图灵发表所谓最具影响力的数学论文,建立一个普世的计算机能够执行任何可能的计算。这种假设的电脑称为图灵机。他1950年的论文“机械和智能计算”介绍了现在被称为图灵测试测量机器智能,机器是否可以认为引发争论。支持的思维机器,图灵认为“孩子机”可能是受过教育,最终实现一个成年人的智力水平。
然而,考虑到认知只有一个学习过程的一部分,李肇星指出图灵模型的两个限制实现更好的机器智能:首先,机器的认知是与它的环境而不是连接到它。这个缺点也被迈克尔·伍德里奇强调在一篇题为“缺少现代人工智能是什么?世界”。第二,机器的认知与记忆,因此无法利用过去的经历的记忆。因此,李将情报定义为从事学习的能力,我们的目标是能够“解释和解决实际问题。”
维纳和超越:机器行为智能
维纳在1948年出版了一本书,作为领域的控制论的基础,内部控制和通信的研究和生物之间,机器和组织。这本书的成功后,他发表了另一个,集中在控制论的问题从社会学的角度,提出方法对人和机器都和谐地交流和互动。
据李,机器按照类似人类神经系统的控制模式。人类提供任务和行为功能的机器,它必须运行一个复杂的行为周期受奖励和惩罚函数来改善他们的感知能力,认知、行为、交互、学习和成长。通过迭代和交互,短期记忆、工作记忆和长期记忆的机器变化,体现智能自动控制。“本质上,控制负面反馈的使用来减少熵和确保稳定的行为体现智能的机器,”李的结论。
现代机器的力量深入学习,这仍然需要人工输入,但利用设备的使用蛮力方法解决问题的能力和直接从大数据中获得的见解。
共同的未来:从学习创建
机器智能不能孤立地工作;它需要人工交互。此外,机器智能是离不开语言,因为人类使用编程语言来控制机器的行为。
的令人印象深刻的表现ChatGPT聊天机器人展示最新进展,自然语言处理,证明机器现在人类语言能力的内嵌文本模式和生产适当的例子,给出适当的背景和目标。自从AI-generated文本越来越区别人类书面文本,有人说,人工智能书写工具已经通过了图灵测试。这样的声明引发钦佩和报警。
李是乐观主义者设想人工智能与人类文明的自然平衡。他认为,从物理学的角度来看,认知是基于物质的组合,能源、结构和时间,他称之为“hard-structured器皿”,并通过信息表达,他称之为“soft-structured器皿。”他认为,人类和机器可以多渠道互动和模式来获得智慧和智慧,分别。尽管他们的禀赋不同思维和创造力,这种交互使人和机器都受益于彼此的优势。
