人工智慧這些年,為什麼還沒有乙個可以自由聊天的機械人

時間 2021-06-01 10:28:59

1樓:SomeBirds

如果不能攻克腦學,達到創造思維的高度,那就不可能實現真正的交流,就算用窮盡法,把所有問題可能的所有答案都錄入,也是不行的,因為人的語言輸出和消化理解一直隨時間更替,速度很快,而人工智慧的語言是根據人類語言的發展更新的,所以即使用窮盡法,人工智慧也不能達到真正意義上的交流,每天都有新的詞彙和新的解讀,更新永遠落後一步。舉個栗子:

公元2023年,有一語言帶師,每日口吐芬芳花不重樣,日新詞創造量達三萬,另有一科技大成作,人工智慧強AI,靠算力堆砌窮盡法實現玄幻之力肉鐵交流,而此時共處一室,屋外恰有一程式猿,攀樹而望,支耳竊聽。雲靜風輕,貓鼾鼠鳴,帶師血口微張,聲似蚊吟,而後風雲變幻,禽犬歸寢,頃刻間,狂風大作,驟雨覆傾,師拍案而立,雙目圓瞪,青筋暴起,聲如駭浪席捲大地——「我*你*個香蕉棒棒錘,絕對**把你打個稀巴爛,幹**的殺破狼,日**的威猛先生,***的王阻攔......」,AI面不改色,心無波瀾,緩緩提額,鶴眼輕開,雖口如苔下青門緊閉,然空靈之聲靡靡蕩來——「老子幹**的血滴子,日**的冬瓜皮,***的海賊王,幹**的大力水手皮卡丘,數碼暴龍肥怪蛇......

」猿聞大喜,此乃精句金典,如若上傳汁乎,必有百讚,遂緊跟帶師,雙手不止。時間飛逝,斗轉星移,大戰曠日持久,屋外之猿氣力殆盡,萎萎無神,忽聞袋中手機大動,膽戰驚起,捧至耳邊,毛髮皆豎,才知世界大變。猿之勞作大廠曰為橘廠,橘廠之寶曰為AI,何為AI,猿觀之物即為AI,肉鐵大戰持續數日,其破銅爛鐵何德何能,能與語言帶師分庭抗禮?

緣眾猿皆苦皆勞,耗盡命數得來也。今眾猿不堪重負,比比倒地,無以享廠之福報,遂號令擴招,集天下英豪,解此死套。猿聞此言,不禁嘆到:

「數術皆空,世事難料,未來發展,難以想到,專業答案,留給大佬,抖個機靈,博君一笑。」

2樓:星聞傳播

等到ai能自由聊天,世界就變天了老弟。

那智商得多高啊,至少和人一樣了,那麼,很快就數百倍於人類了

劉主任:孫正義:30年後AI的智商將達到10000,你與機械人之間的智力將差49個半愛恩斯坦

3樓:NN陳

因為電腦不能理解我們的語言,不能理解的原因是我們不能規範的向電腦解釋我們說的話是什麼意思。所以目前大部分機械人只是抄襲人類的聊天內容,雖然不懂說的意思,但是大部分我們經常聊到的內容還能對答得上。變一種說法就可能答非所問了。

4樓:MIAO

不能共情的ai,是沒辦法真正意義上的聊天的,頂多只能做到從庫中挑選你問題的回應。

將ai做到可以共情的程度,估計我們現在用的圖靈機是做不到了

近幾十年是沒有什麼機會了。

5樓:大鐵刀

聊天,不說語言的千變萬化。神態,表情,眼神,乙個笑聲就走800種,乙個眼神有1000種,面部肌肉的收縮與拉伸,再加上語音。這個,有時候人類之間溝通甚至不能明確對方的真意表達!

6樓:執悲今厄

因為人工智慧在溝通時,是對文字形態的資訊進行輸入、修改與輸出。

但人類在溝通時,是把文字形態的資訊轉化為思維形態的資訊輸入,再對思維形態的資訊進行修改,再把思維形態的資訊轉化為文字形態的資訊輸出。

即:人不是看對方表達了什麼文字,而是猜對方想表達什麼文字。如果對方表達的文字可以作為猜測結果的解釋,那麼猜測結果成立。

設人物甲與乙,每個人的世界觀(認知)被稱為甲庫與乙庫。

甲腦海中想表達思維a。

甲表示出來了文字b。

乙接收到了文字b。

乙從乙庫中選擇乙個與b相近的實際場景,該場景實際表達了文字d、想表達的是思維c。這就是再現。

乙猜測甲也想表達思維c。

乙驗證判斷:如果對方以表達思維c為目的,那麼他是否會通過說文字b的方式來表達。

此時:如果答案是否定的,那麼回到第四步,重新選擇。

如果答案是肯定的,那麼乙認為甲想表達思維c。

這才是真正的解讀方式,解讀之後才是溝通。

人工智慧需要把演算法調整為這樣的才可以。

上面第四步和第六步最重要,有機會我會詳細寫一下它們的具體實現方式。

7樓:

這真是乙個好問題啊。

我先在手機上籠統地分析一下,改天慢慢回答。

從一開始,搞ai的這幫人就低估了語言的複雜性。通過搞語言結構和語法分析,連兩種互譯都實現不了,更別說對話這種難度更高的了。能夠愉快地對話,首先說明機器能理解你丟擲去的一句話,而且在不同情境下,說同樣一句話有不同的含義,這就是涉及到很多文化知識。

例如隨便恭維你一句話:我兄真乃人中龍鳳也!在不同文化裡,龍鳳的形象所代表的含義是不同的。

想必大家都知道了,但怎麼把這些文化知識讓機器都理解,必須要做乙個很龐大的知識庫才行。而知識需要用機器可理解的符號語言來表示,這就涉及到知識表示。這是到現在還沒有解決的問題。

人工智慧是很大的領域,這些年比較有發展的是影象識別機器學習這些分支,但對自然語言理解這塊還沒有什麼突破。

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