Heim >Technologie-Peripheriegeräte >KI >Wie kann künstliche Intelligenz dazu gebracht werden, einen gesunden Menschenverstand zu haben wie Menschen?
Im Vergleich zu Maschinen nutzt der Mensch bereits im Säuglingsalter verschiedene Sinne, um aktiv Informationen aus der Umgebung aufzunehmen und große Mengen an Wissen zu erlernen. Nachdem Sie ein gewisses Maß an gesundem Menschenverstand erlernt haben, werden Sie die Initiative ergreifen, diese zu klassifizieren und so eine Verbindung zwischen „Wissen“ und „Erkenntnis“ herzustellen.
Aber Maschinen unterscheiden sich von Menschen. Ihr Verständnis der Welt hängt weitgehend von der Menge und Qualität der Dateneingabe ab. Diese Art des maschinellen Lernens ermöglicht es ihnen jedoch nicht, die Zusammenhänge zwischen den Dingen und die spezifischen Betriebsregeln vollständig zu verstehen. Wenn wir möchten, dass die Maschine wie ein Mensch aussieht, müssen wir diese künstlich „verbinden“. Obwohl es einfach klingt, ist der tatsächliche Arbeitsaufwand ziemlich groß.
In der akademischen Gemeinschaft gab es schon immer einige Kontroversen über diese Lernrichtung. Eine Tendenz besteht darin, die bestehende Struktur zu optimieren und die entwickelte Neuronenstruktur mit dem aktuellen Modell zu kombinieren; die andere Tendenz besteht darin, sie neu zu entwickeln, künstliche Intelligenz zu trainieren, um menschliche Babys zu imitieren, um Grundwissen zu erlernen, und ihnen beizubringen, sich aktiv Wissen anzueignen
Der KI beizubringen, vollständig wie Menschen zu denken, ist in kurzer Zeit offensichtlich schwer zu erreichen. Daher geht die aktuelle Forschungs- und Entwicklungsrichtung eher in die tiefgreifende Bearbeitung vertikaler Felder, damit sie das Wissen und die Betriebsregeln eines Menschen beherrschen kann einzelnes Feld. Warum sollte die KI also zuerst wissenschaftliches Wissen lernen und nicht den gesunden Menschenverstand in unserer Wahrnehmung?
Dabei handelt es sich um den Bereich der Mathematik. Die Funktionsweise der KI selbst basiert auf mathematischen Modellen. Aus physikalischer Sicht ermöglicht die Verwendung von Formeln der KI, relevante Bewegungstrajektorien abzuleiten und die Prinzipien zur Realisierung dieses Phänomens zu erfassen. Nach dem Lernen kann es automatisch ähnliche Vorgänge ohne Beschriftung ausführen. Selbst wenn man es in einzelne Bereiche herunterbricht, ist der Wissensumfang natürlich immer noch riesig.
Die Vereinfachung komplexer Probleme kann uns helfen, unmittelbare Schwierigkeiten schneller zu lösen. Bei großen Problemen, die schwer zu lösen sind, können wir sie in eine Reihe kleinerer Probleme aufteilen, sie einzeln angehen und die Grundregeln finden, um die Effizienz der Problemlösung zu verbessern
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