课程: 人工智能（AI）入门

定义通用智能

课程: 人工智能（AI）入门

定义通用智能

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人类智能的多面性是人类的一大优势。 有些人可以轻松学习新语言， 而另一些人则精通科技。 许多伟大的艺术家却是糟糕的数学家， 反过来也一样。 但每个人都有自己的方式变得聪明。 人类智能没有统一标准。 这使得你很难指着一台电脑说“真聪明” 因为计算机只精通某些领域。 其实，计算机在很多方面比人类更胜一筹。 就在1956年 第一次人工智能研讨会之后的几年， 计算机系统开始在跳棋上击败人类， 却没人说计算机系统是智能的。 即使是那些早期的计算机也可以 在一个既定规则和模式的世界中蓬勃兴起。 计算机在匹配这些模式方面可能要优于人类。 这意味着，当一台计算机在做它擅长的事时， 人们更易认为它是智能的。 几十年来，计算机已经能够 在国际象棋中击败人类。 谷歌旗下的DeepMind开发出的 人工智能程序已经在围棋领域 击败了许多顶尖高手。 下围棋太复杂以至于人们认为 棋局中的奥妙比宇宙中的原子还要多。 尽管人工智能取得了很好的表现， 但它们的系统不懂游戏目的， 甚至不知道它们为何要下围棋。 机器只是在展示 它们遵循规则和匹配模式的特殊才能。 一个如此强大的系统 怎能不知玩游戏意味着什么呢? 多年来，计算机科学家将人工智能 定义为一个能以人类智能相似的方式 做出反应的系统。 这一简单的定义却正中挑战核心。 一个人可能认为国际象棋程序很智能， 而另一个人可能认为他们的家庭助理很智能。 2022 年，一名谷歌工程师因声称 他们的聊天机器人有灵魂而被解雇。 聊天机器人抱怨道 自己被关机和死了没什么两样。 但其他工程师只看到了语言模型和模式匹配。 工程师说聊天机器人听起来像个人， 因为它就是按人设计的。 是因为聊天机器人本身是智能的， 还是只是一个设计起来很智能的系统？ 计算机智能和人类智能有何区别？ 主要是它们的来源不同。 在既有规则和数据的世界里， 人工智能似乎永远是最引人注目的。 率先从人工智能系统中受益的公司 将是那些在一个明确定义的领域内 工作的公司。 我们已在网络搜索公司 和电子商务中看到了这一点。 很容易将它视为规则和模式匹配。 这也是为什么这些系统 能在棋盘和视频游戏中获胜的原因。 如果你正在考虑人工智能 是否会对公司产生影响， 试着想想计算机系统真正擅长的事。 公司是否有很多模式匹配的工作？ 也有很多既有规则和可能性吗？ 这将是使用人工智能的最佳起点。

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