我們在前面說到了人工智慧中有乙個莫拉維克悖論，因為這是當今任何嚴肅的人工智慧工作的焦點。如果我們想解決莫拉維克的悖論，我們就多少需要模仿生物體純粹依靠觀察世界學習的能力，而不需要標籤。實現這一目標的乙個有希望的想法是構建乙個系統，對未來的事件進行**，並通過將實際的發展與系統的**進行比較來學習。大量的實驗表明，這確實是生物大腦中發生的事情，並且從許多角度來看這樣做都很有意義，因為這些系統必須要學習物理定律。**視覺模型是朝這個方向邁出的一步，但肯定不是最後一步。
接著我們給大家介紹一下人工智慧存在的第二個問題，那就是我們迫切需要在圖靈的定義之外定義「智慧型」的特徵。乙個不錯的想法來自非平衡態熱力學，並與**假設一致。我們需要這樣做，因為我們需要構建智慧型體，這些智慧型體肯定通不過圖靈測試，這是因為它們沒有語言智慧型，但我們需要乙個框架來衡量我們的進展。
最後我們說一下人工智慧最後乙個問題，那就是我們今天所做的幾乎所有稱之為人工智慧的事情，都是可以用語言表達的某種形式的自動化。在許多領域，這些所謂仍人工智慧可能有用，但這與用excel取代紙質**來幫助會計師，實際上沒有什麼不同。有問題並且問題始終存在的領域是自主。自主不是自動化。自主不僅僅意味著自動化。如果是要求比人類更安全的自主的話，那麼它意味著更多，比如說自動駕駛汽車。自主應該是廣義智慧型的同義詞，因為它假設能夠處理意外的、未經訓練的，未知的事物。
人工智慧存在的問題不容小覷，也許某乙個節點出現了錯誤會引起整個科技的方向轉移，蝴蝶效應的威力是讓人始料未及的。我們只有解決了這些問題，才能夠更好的駕馭人工智慧，這樣我們才能夠享受人工智慧給我們帶來更多的功能和福利。
人工智慧存在的問題是什麼（二）
首先我們給大家介紹一下第乙個人工智慧的問題，那就是常識的困難之處在於它對我們而言是在太顯而易見了，甚至很難用語言去描述它，進而在資料中給它打標籤。對於所有 顯而易見 的東西，我們存在巨大的盲點。因此，我們無法教計算機常識，不僅因為這可能不切實際，更根本的原因是我們甚至沒有意識到常識是什麼。直到我們發...
人工智慧是什麼？
60年來，人工智慧經歷了從爆發到寒冬，再到野蠻生長的歷程。網際網路預言家 凱文 凱利提出，人工智慧將是未來20年最重要的科技。連00後都在了解人工智慧。60後呢？70後呢？80後呢？90後呢？為什麼人工智慧現在這麼火呢？在大資料時代，你 來 過，就一定會留下痕跡。知人知面更要知心，人工智慧更了解你的...
人工智慧是什麼，機器學習就是人工智慧嗎？
人工智慧是電腦科學的乙個分支，目的是開發一種擁有智慧型行為的機器，史丹福大學對機器學習的定義是 在沒有明確程式設計指令的情況下讓計算機採取行動的科學。想要開發智慧型機器，就需要借助人工智慧研究人員的幫助。但要讓其具備真正的智慧型，就需要聘請機器學習專家。2.大資料攜手人工智慧，高校人才培養面臨新挑戰...