Heim  >  Artikel  >  Technologie-Peripheriegeräte  >  Warum ist KI immer schwer umzusetzen?

Warum ist KI immer schwer umzusetzen?

WBOY
WBOYnach vorne
2023-04-11 18:16:031911Durchsuche

Warum ist es immer schwierig, KI zu implementieren? Warum wird künstliche Intelligenz oft kritisiert? Manche Leute sagen, dass dies durch Science-Fiction-Filme, Science-Fiction-Romane, Videospiele, Nachrichtenmedien usw. verursacht wird. Diese Ansicht hat bestimmte vernünftige Elemente, aber es gibt noch eine andere, wichtigere Tatsache, die jeder ignoriert, nämlich das, was sein soll Die „Mensch-Maschine-Umgebung „System Fusion Intelligence“ wird oft mit „künstlicher Intelligenz (oder sogar einigen Algorithmen)“ verwechselt.

Warum ist KI immer schwer umzusetzen?

Obwohl sowohl Leben als auch Maschinen als Träger von Erkenntnissen genutzt werden können, ist die Natur der Erkenntnisse unterschiedlich. Das eine ist die Wahrnehmung des Lebens und das andere ist die Wahrnehmung von Maschinen, also die Wahrnehmung bestimmter Menschen für bestimmte Dinge. Die Mensch-Maschine-Intelligenz konzentriert sich auf Richtung und Risiko, während sich die Ergonomie auf Prozesse und Effizienz konzentriert. Computing – Die Konstruktion von Computermechanismen ist der Schlüssel zu Durchbrüchen in der hybriden Mensch-Computer-Intelligenz. Der Schlüssel zur Schwarmintelligenz liegt in der Konstruktion einer koordinierten Logik für drei oder mehr Körper. Die Konstruktion der Drei-Körper-Logik hat den Rahmen der formalen Rechenlogik überschritten, und es muss ein formales Rechenlogiksystem eingerichtet werden.

Egal, ob es komplex oder einfach ist, ob es sich um ein automatisiertes Produkt oder ein intelligentes System handelt, alles, was bodenständig ist und von allen akzeptiert wird, ist in puncto Sicherheit besser , Effizienz und Komfort. Um diese Vorteile zu erzielen, müssen die meisten menschlichen, maschinellen und Umweltsysteme relativ harmonisch sein, zumindest keine einfache KI + ein bestimmtes Feld oder ein bestimmtes Feld + intelligenter Algorithmus. Vor einiger Zeit habe ich einen Artikel geschrieben: „Das Wesen der Intelligenz scheint nicht die Rechenleistung und das Wissen des Datenalgorithmus zu sein“, in dem ich betonte, dass der Mechanismus, der diese generiert, die Quelle lebendiger Intelligenz ist. Dieses Mal werde ich auch über die „“ sprechen. „Talente“ können immer noch „Roboter“ ohne „Seelen“ sein. Der Grund liegt immer noch in trockenen „Algorithmen“. Es gibt keine Melone, es gibt eine (Art) Gehirn, aber keinen Geist, es gibt Form, aber keine Absicht, das gibt es Kein Augapfel ... es kann sich nur im Kreis der Möglichkeiten drehen, aber nicht versuchen, die unmögliche Welt zu erkunden. Selbst wenn es eine gewisse Erkundung gibt, geschieht dies nur im Rahmen der Familienähnlichkeit, während man weit davon entfernt ist keine Ahnung von tatsächlichen, nicht familiären Ähnlichkeiten. Neben der Interaktion zwischen Mensch und Computerumgebung ist der zweite Aspekt das Verständnis und die Verarbeitung eines tiefen Situationsbewusstseins. In vielen Situationen kennen wir beispielsweise nur die Registrierung und Korrektur zwischen Zeit und Raum, verstehen aber nicht die Koordination zwischen Situationen , Potenzial, Sinn und Wissen kennen nur die Verzerrungslösung der nicht koordinierten Distanz, vergessen jedoch die unscharfe Erweiterung der kollaborativen Distanz und denken nicht an Abnormalität, sich änderndes Potenzial, sich ändernden Sinn. sich änderndes Wissen und Flexibilität; kennen Sie nur die Datenkette und die Informationskette, berücksichtigen Sie nicht die Faktenkette und die Wertschöpfungskette oder sogar die Mensch-Maschine-Umweltsystemkette, die durch die verschlungene Überlagerung von Zustandskette, Potenzialkette, Sinneskette und Wissenskette gebildet wird ; kennen nur die einzelne Modulation des homogenen, einheitlichen und sequentiellen Situationsbewusstseins und ignorieren die wichtigere mehrstufige Anordnung des heterogenen, ungleichmäßigen und zufälligen Situationsbewusstseins sowie die schnelle Mobilität des Erkennens zuerst und des Wissens später genaue Flexibilität des Erkennens und anschließenden Erkennens sowie der Autokorrelation und der Beziehung zwischen Situation, Potenzial, Sinn und Wissen kennen nur das Modell des menschlichen Modells, nicht jedoch das Modell der Maschine die Simulationsverifizierungsstruktur und achten nicht auf die im tatsächlichen Kampf erzielte Leistung. Der dritte Grund: Wenn etwas passiert, assoziieren wir es bewusst oder unbewusst mit Dingen, die gerade passiert sind oder haben von Zeit zu Zeit einen tiefen Eindruck um uns herum und erstellen unsere eigene personalisierte Situationskarte mit „kausalen Zusammenhängen“ (nicht nur eine Karte). Tatsächlich werden relevante Zusammenhänge als objektive Sachzusammenhänge bezeichnet, irrelevante werden als subjektive Zusammenhänge bezeichnet. Diese Zusammenhänge, die im Leben häufig auftreten, sind allesamt Bestandteile der intelligenten Erkenntnis, des objektiven Sachverhalts Der programmierbare Korrelationsteil wird oft als KI bezeichnet, aber die Möglichkeitskorrelation und die subjektive Intentionalitätskorrelation werden herausgefiltert, und diese beiden sind wichtige Komponenten der Flexibilität personalisierter Intelligenz. Kurz gesagt, wir wollen KI-Algorithmen verwenden, um das Problem komplexer Systeme in der Mensch-Maschine-Umgebung zu vereinfachen. Wir kennen jedoch kein tiefes Situationsbewusstsein Drei Probleme können auch durch KI verursacht werden. Es ist immer schwer, auf die Beine zu kommen!

DARPAs „Hundekampf“-Test zwischen Drohnen und bemannten Drohnen ist gerade zu Ende gegangen. Nach der Aufregung liegt der Schlüssel zum Sieg der KI in ihrer starken Aggressivität und Schussgenauigkeit, aber das Hauptproblem liegt dort ist eine Fehleinschätzung. Laut US-Militärtestern machte das getestete KI-System häufig Fehler bei grundlegenden Kampfmanövern. Mehr als einmal bewegte die KI das Flugzeug in die Richtung, in die sie dachte, das Flugzeug des menschlichen Gegners würde fliegen, was jedoch wiederholt der Fall war nachweislich die Gedanken eines Piloten falsch einschätzen. Das ist nicht schwer zu verstehen. Menschliche Piloten machen oft Fehler bei der Beurteilung der Absichten des Gegners. Darüber hinaus fehlt dem KI-System die Fähigkeit, kreative Taktiken zu verstehen. Aufgrund ihrer „hervorragenden Zielfähigkeiten“ und der Fähigkeit, gegnerische Flugzeuge zu verfolgen, konnte die KI jedoch immer noch einen Gesamtvorteil gegenüber menschlichen Piloten behaupten, und das Computersystem gewann letztendlich die Oberhand in der gesamten Konfrontation.

Kurz gesagt, Drohnen-KI hat einen Vorteil bei der Genauigkeit des „Status“ und der Geschwindigkeit des „Gefühls“, aber noch keine Vorteile bei der Beurteilung des „Potenzials“ und der Vorhersage von „Wissen“. Es wird empfohlen, dass zukünftige bemannte Flugzeugpiloten härter an vorgetäuschten Bewegungen (wie Jordan, Kobe und James) und Regelverstößen (wie Sun Tzu, Zhuge Liang und Su Yu) arbeiten! Ohne Regeln verlieren alle Algorithmen und (mathematischen) Modelle ihre Grenzen, Bedingungen und Einschränkungen und alle Berechnungen sind nicht mehr genau und zuverlässig. Wenn Wahrscheinlichkeitsformeln von Berechnungen zu Wahrsagereien wechseln, sind die Vorteile von Maschinen möglicherweise nicht mehr so ​​gut wie die der Menschen. !

Menschen treffen wertbasierte Entscheidungen – sie besprechen große Rechte und Unrechte, anstatt nur Gewinne und Verluste zu berechnen; Maschinen treffen faktenbasierte Entscheidungen – sie diskutieren über die Addition und Subtraktion von Gewinnen und Verlusten, nicht über Recht und Unrecht. Die Beziehungen zwischen Zustand und Potenzial sowie zwischen Sinn und Wissen sind allesamt quantitative und qualitative Beziehungen. Das „Potenzial“ unter ihnen ist die maximale Möglichkeit innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Alles, was im „Potenzial“ ist, ist zuerst im „Zustand“; alles, was im „Wissen“ ist, ist zuerst im „Gefühl“. Man kann sagen, dass ein einziger Funke einen Präriebrand auslösen kann. Wenn das Ziel klar ist, sollte oder kann der Gegner in einem Spiel mit einem großen System aus Steuereinheiten und Geräten nur das entsprechende System sein, nicht die Person, die die Geräte bedient, oder die Person, die das System entwirft und steuert. In dieser Hinsicht haben wir große Schwächen. Der Schlüssel liegt darin, dass dynamische Änderungen der lang-, mittel- und kurzfristigen Ziele in einer Entwicklungsumgebung zu unklaren oder sogar vagen Zielen führen können.

Die heutige künstliche Intelligenz ist wie ein Hochgeschwindigkeitszug, der sehr schnell ist, aber eine Strecke benötigt. Echte Intelligenz sollte wie ein Flugzeug sein, solange sie das Ziel erreichen kann, benötigt sie keine bestimmte Strecke oder Route. Fehler im Situationsbewusstsein werden in Fehler in der Haltung, Situation, Wahrnehmung und Wissen unterteilt und können auch in Sach-/Wertfehler unterteilt werden. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in Waffen spiegelt sich hauptsächlich im Machine-to-Machine-Tasking und der Echtzeit-Neuausrichtung von Waffen wider. Diese Priorisierung der Auswirkungen auf typische „Dienstleister“ erfolgt auf taktischer Ebene und hängt von den Fähigkeiten der Waffen ab Intelligente Maschinen, um Daten vom gesamten Schlachtfeld zu verarbeiten und zu analysieren. Tatsächlich wird der Schwerpunkt und die Schwierigkeit der zukünftigen bemannten und unbemannten Konfrontation in der gemischten/integrierten Abfolge von sachlichen und wertvollen Daten, Informationen, Wissen, Verantwortlichkeiten, Absichten und Emotionen bei der Verteilung von Mensch-Maschine-Funktionen liegen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist KI immer schwer umzusetzen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme:
Dieser Artikel ist reproduziert unter:51cto.com. Bei Verstößen wenden Sie sich bitte an admin@php.cn löschen