智慧型的本質是演算法嗎？

1樓：屠傳禮

人工智慧已經熱了好久了，甚至都不是第一次熱，早在20多年前就有過人工智慧的熱潮，關於這個的文章太多，我就不多說了。人類在這上面做了大量的研究，卻沒有什麼收穫。那麼問題在哪兒呢？

我認為，問題出在對智慧型的理解上。現在的人工智慧專家一致醉心於提高演算法的效率，提高計算的速度，提高計算的規模。但是卻忘記了對智慧型本質的研究。

這就像當年研究超音速飛機時，關注的重點一直放在提高飛機的速度上，卻忘記研究飛行的本質--空氣動力學一樣。

那麼智慧型的本質是什麼？請恕我冒昧的猜測一下。智慧型的本質就是生物對客觀環境的適應。

有人會說如果智慧型的本質是這個，那麼螞蟻甚至細菌的種種本能是不是智慧型呢？我認為是的！這些都是智慧型的表現。

那麼智慧型的形成需要什麼？

首先，智慧型需要計算。神經網路演算法和計算機可以完成這個任務。

其次，智慧型需要感測器。現代化的攝像頭，熱感測器，甚至觸覺感測器都可以勝任。

再次，需要價值觀與一些最基礎的核心價值。是的，你沒聽錯，就是價值與價值觀。價值可以是一些抽象甚至不存在的東西，比如乙個隨著時間不斷減少的數字。

但這個數字必須隨著一些感測器的觸發而增加或減少。而這些可以影響核心價值的感測器，我稱之為核心感測器。其次核心感測器與核心價值的關係必須是相對穩定的，甚至可以是穩定的。

最後，還需要一些可以影響核心價值的手段，比如類似人和動物的身體。

我認為具備了以上條件，智慧型就可以產生出來。

2樓：bear23

智慧型的本質不是演算法，而是撰寫和改造演算法的能力。具體的演算法只是具體的工具。

演算法是通向智慧型的「唯一路徑」。完全不懂機器學習的話，這條路走不下去。

智慧型創造了數學，但不是數學。智慧型是數學研究所憑藉的一些常識性的能力要素：記憶、識別、算術、窮舉，簡單的「可能性」計算、集合計算、和邏輯計算。

在學習中，這些能力要素會不斷地被迭代強化。

3樓：惠可以

我覺得人與機器的根本區別在於，機器是理性的，動作取決於程式設計，程式設計遍什麼動作就做什麼。人不是理性的，他具有感官，比如人買個蘋果他經常走著走著就忘了，很多思維都是隨機的。

4樓：王俊傑

生物科學家都沒完全理解人腦的全部奧秘，你覺得還不能用公尺飯當電源用的電腦能完美演繹人腦的智慧型麼？

工程師往往會用這種句式開頭：這是目前最合理也最可行的方式，如果這都不行，那根本無解（你必須先認同我的觀點，否則我沒法跟你繼續交流）。

好的，我先假設你認同這個方向，那麼我們現在來說說西洋棋的事…

5樓：月下僧竅門

我一直不認為機器學習是人工智慧的未來。

首先真正的人工智慧，是模擬人類的思維，更具體的標準，比如通過圖靈測試，人腦是具有創造性的，乙個基於統計概率的演算法是不可能跳出已經設定的框架的，它的回答只是在備選中來回跳轉，乙個沒有自我創造能力的東西說服不了人類他不是一台機器。

智慧型的本質也一定不是演算法。

按照丘奇的論題，演算法是圖靈等價的，有些問題是計算機也就是演算法肯定解決不了的，比如停機問題，但是人腦可以，試想一下計算能力等價於圖靈機的演算法怎麼去模擬乙個計算能力超越圖靈機的人腦。所以智慧型的本質肯定不是演算法。

人工智慧的未來，個人認為，只有寄希望於更強大的，數倍強大於圖靈機的計算模型去實現了。現在的只能是偽人工智慧吧。