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我们该怎么和人工智能交谈呢S

几年前,让电脑用简单的英语回答问题,这种想法似乎是科幻小说。但当我们释放的时候沃尔夫拉姆阿尔法2009年的一个大惊喜(尤其是对我而言!)是因为我们已经成功地让这一切得以实现。到目前为止,人们每天都会用普通语言问大量的问题,这些问题都是由Wolfram Alpha提供支持的个人助理系统提供的。

用普通语言提问,从Wolfram Alpha获得答案

所有这些对于快速提问都很有效,或者简短的命令(尽管我们总是试图使它更好!).但是更复杂的东西呢徳赢彩票游戏?什么是更认真地交流的最好方式自动识别系统

我已经想了很久了,徳赢彩票游戏试图把哲学的线索结合起来,语言学,神经科学,计算机科学和其他领域。让我有点惊讶的是,我最近才意识到答案的很大一部分可能就在我面前,以过去30年来我一直在努力的形式:沃尔夫拉姆语.

也许这是一个拥有锤子的案例,然后把一切都看成是钉子。但我很肯定还有更多的事要做。至少,思考这个问题是了解人工智能及其与人类关系的一种方式。徳赢彩票游戏

计算能力很强

第一个关键点是我在一系列的发现我在基础科学中说过计算是一个非常强大的东西,即使是很小的程序(比如细胞自动机,或神经网络)难以置信的复杂方法。人工智能可以利用这种东西。

一种具有非常简单的规则集(如左下角所示)的细胞自动机,产生高度复杂的行为。

看着这样的照片,我们可能会感到悲观:我们人类将如何有效地沟通所有这些复杂性?徳赢彩票游戏最终,我们所希望的是,我们可以在大脑所能处理的和计算所能做的之间架起某种桥梁。虽然我不是这么看的,事实证明,这基本上就是我多年来在设计Wolfram语言时一直在做的事情。

计算思维语言

我认为我的职责是识别人们将理解和希望使用的计算块,喜欢查找短行程图像识别预测.传统的计算机语言集中在接近计算机实际硬件的底层结构上。但在Wolfram语言中,我是从我们人类理解的东西开始的,然后尽可能多地用语言来表达。

早年,我们主要处理相当抽象的概念,徳赢彩票游戏关于,说,数学、逻辑或抽象网络。但是,近年来与Wolfram Alpha密切相关的一项重大成就是,我们能够扩展我们建造的结构,以覆盖无数真实的种类世界上的事物,如城市、电影或动物。

人们可能会想:为什么要为所有这些发明一种语言?为什么不只用,说,英语?好,对于特定的事情,像“热粉红““徳赢中国纽约市“或”冥王星的卫星“英语很好,事实上,Wolfram语言让人们就用英语吧.但当一个人试图描述更复杂的事情时,简单的英语很快就会变得笨拙。

想象一下,例如,试图描述一个非常简单的算法程序。一个来回的对话——“图灵测试风格”——会很快变得令人沮丧。而且,一段笔直的英语几乎肯定会以难以置信的繁复散文结尾,就像人们在复杂的法律文件中发现的那样。

Wolfram语言明确、简洁地指定了如何创建此图像。等效的自然语言规范是复杂的,容易被误解。

但是Wolfram语言正是为了解决这些问题而建立的。它被设定为容易被人类理解,捕捉人类描述和思考事物的方式。徳赢彩票游戏然而,它也有一个允许任意复杂性被组装和通信的结构。而且,当然,这很容易理解,不仅仅是人类,也可以通过机器。

我意识到我已经用英语和Wolfram语言混合思考和交流多年了。当我说话的时候,例如,我要用英语说点什么,然后我将开始输入,用一段在那里执行的Wolfram语言代码来传达我的下一个想法。

Wolfram语言在文档和思想流中与英语很好地混合。

了解AIS

但让我们回到人工智能。在计算机的大部分历史中,我们通过让人类程序员显式地编写代码行来构建程序,理解(除了错误!)每一行的作用。但是要达到可以合理地称之为人工智能的目标,就需要利用更多的计算能力。要做到这一点,我们必须超越人类可以直接编写的程序,并以某种方式自动对更广泛的可能程序进行采样。

我们可以通过算法自动化我们早就习惯了数学软件还有沃尔夫拉姆语,或者我们可以通过明确的机器学习,或通过搜索计算宇宙可能的程序。但不管我们怎么做,这些程序的一个特点是它们没有理由被人类理解。

工程程序是为了让人可读而编写的。自动创建或发现的程序不一定是人类可读的。

在某种程度上,这是令人不安的。我们不知道程序是如何工作的,或者他们可能的能力。但我们知道他们在做精细的计算,从某种意义上来说不可约的复杂进行分析。

还有一个,非常熟悉的地方,同样的事情发生在那里:自然世界。无论我们看流体动力学,或生物学,或者什么,我们看到了各种各样的复杂性。事实上计算等效原理这是从基础科学中产生的,我确实暗示了这种复杂性在某种意义上与计算系统中可能发生的复杂性完全相同。

几个世纪以来,我们已经能够识别出我们能够理解的自然世界的各个方面,然后利用它们创造出对我们有用的技术。而我们传统的编程工程方法或多或少也以同样的方式工作。

但对AI来说,我们必须冒险进入更广阔的计算领域,在自然世界中,我们不可避免地要处理一些我们不容易理解的事情。

我们会怎么做?

假设我们有一个完美的,完全人工智能,这可以做任何我们可以合理联想到情报的事情。也许它会从很多物联网传感器。里面有各种各样的计算。但它最终会做什么呢?它的目的是什么?

这将深入探讨一些徳赢彩票游戏相当深刻的哲学,涉及数千年来一直被搁置的问题,但在处理人工智能时,这些问题最终会变得非常重要。

有人可能会认为,随着人工智能变得越来越复杂,其目的也是如此,最终,人工智能将以某种终极抽象的目的结束。但这不合理。因为真的有没有抽象定义的绝对目的,可以用纯形式的数学或计算方法推导。目的是一种只与人类有关的东西,以及他们独特的历史和文化。

“抽象人工智能”,与人类目的无关,会继续做计算。就像大多数细胞自动机和自然界的大多数系统一样,我们将无法识别或将任何特定的“目的”归因于该计算,或者是系统。

为人工智能设定目标

技术一直是自动化的,所以人类可以定义目标,徳赢彩票游戏然后这些目标就可以通过这项技术自动实现了。

对于大多数技术,这些目标受到严格限制,不难描述。但是对于一般的计算系统,它们可以是完全任意的。所以现在的挑战是如何描述它们。

你对人工智能说什么来告诉它你想要它为你做什么?在每一种情况下,你都无法准确地告诉它该做什么。只有当人工智能的计算受到严格限制时,你才能做到这一点,就像传统的软件工程一样。但是为了让人工智能正常工作,它将不得不利用计算宇宙中更广泛的部分。这是我称之为现象的结果违背了计算不可化归性你永远无法决定它会做什么。

那么,定义人工智能目标的最佳方法是什么?这很复杂。如果人工智能能和你一起体验你的生活,看到你所看到的,阅读电子邮件,然后就这样,就像你认识的人一样,你也许可以通过用自然语言表达来告诉人工智能至少简单的目标。

但是如果你想定义更复杂的目标,或者目标与人工智能已经经历的不密切相关?那么少量的自然语言就不够了。也许人工智能可以经历一个完整的教育。但更好的办法是利用我们在Wolfram语言中的优势,事实上,它已经拥有了大量的世界知识,以一种人类和人工智能都可以使用的方式。

人工智能与人工智能对话

思考人类如何与人工徳赢彩票游戏智能沟通是一回事。但是,人工智能将如何相互沟通?人们可以想象,他们可以对知识的底层表示进行文字转换。但这行不通,因为一旦两个人工智能有了不同的“经验”,他们所使用的表示法必然至少会有所不同。

所以,就像人类一样,人工智能将最终需要使用某种形式的符号语言来抽象地表示概念,没有具体参考这些概念的基本表示。

有人可能会认为人工智能应该只是用英语交流;至少那样我们才能理解他们!但不会成功的。因为自动识别系统不可避免地需要逐步扩展他们的语言,所以即使它以英语开始,不会一直这样。

在人类自然语言中,徳赢中国当有足够广泛的新概念可以使用语言表示它们时,就会添加新词。有时一个新的概念与世界上徳赢中国的新事物相关联(“blog”,“表情”“智能手机”“点击饵”等);有时它与现有事物之间的新区别有关(“道路”与徳赢中国“高速公路”“模式”VS“分形”。

通常是科学让我们在事物之间有了新的区别,徳赢中国通过识别不同的行为或结构集群。但关键是,人工智能可以在比人类更大的范围内做到这一点。例如,我们的图像识别项目是用来识别我们人类日常生活中所用的大约10000种物体的。但在内部,因为它是用来自世界的图像训练的,它发现了我们没有名字的所有其他区别,但这在有力地分离事物上是成功的。

我把这些称为“后语言出现的概念”(或PLECS)我认为在人工智能的人口中,这是不可避免的,将出现一个不断扩大的平民阶层,迫使人工智能的语言逐步扩展。

但是,英语的框架如何支持这一点呢?我想每个新概念都可以被分配一个徳赢中国由一些散列代码(如字母集合)组成的单词。但是,一个结构化的符号语言作为Wolfram语言提供了一个更好的框架。因为它不要求语言的单位是简单的“单词”,但允许它们是任意的符号信息块,例如示例集合(因此,例如,一个词可以用一个带有定义的符号结构来表示。

那么,我应该用沃尔夫拉姆语互相交谈吗?这似乎很有意义,因为它实际上是从对人类知识所发展的世界的理解开始的,但随后提供了进一步发展的框架。不管语法是如何编码的(输入形式,XML杰森二元的,无论如何)。重要的是语言中内置的结构和内容。

信息获取:十亿年展望

在地球上生命存在的数十亿年中,有几种不同的信息传递方式。最基本的是基因组学:在硬件层面传递信息。但是还有神经系统,就像大脑一样。而这些信息,像我们的图像识别项目,通过积累它来体验世界。这是生物体用来观察的机制,做许多其他“爱”的事情。

但从某种意义上说,这种机制是有限的,因为每一个不同的有机体和每一个不同的大脑都必须自己经历整个学习过程:在一代人中获得的任何信息都不能轻易传递给下一代人。

但这正是我们这个物种做出伟大发明的地方:自然语言。因为有了自然语言,就可以获取所学的信息,以抽象的形式交流,从一代传到下一代。但是还是有问题,因为当自然语言被接受时,它仍然需要解释,在每个大脑中以不同的方式。

信息传递:0级:基因组学;一级:个体大脑;第二层次:自然语言;第三层次:计算知识语言

这就是像Wolfram语言这样的计算知识语言的概念很重要的地方:因为它提供了一种交流世界概念和事实的方式,徳赢彩票游戏以一种可以立即和重复执行的方式,不需要对接收到的内容进行单独解释。

要说人类自然语言的发明是文明和现代世界的导火索,这可能不是一个延伸。那么,进入另一个层次的含义是什么:拥有精确的计算知识语言,不仅仅是抽象概念,但也是一种执行它们的方式?

一种可能是它可以定义人工智能的文明,不管结果如何。也许这与我们人类所能理解的相差甚远,至少在我们目前的状态下是如此。但好消息是至少在Wolfr徳赢中国am语言中,精确的计算知识语言对人类来说不是不可理解的;事实上,它被专门建造成人类能够理解的东西之间的桥梁,以及什么样的机器可以很容易地处理。

如果每个人都能编码呢?

让我们想象一个世界,除了自然语言,通过计算知识语言(如Wolfram语言)进行通信也是很常见的。当然,很多计算知识的语言交流都是在机器之间进行的。但其中一些将在人类和机器之间,很可能它是这里主要的交流方式。

在当今世界,只有一小部分人能写计算机代码,大约500年前,只有一小部分人会写自然语言。但是如果一股计算机知识的浪潮席卷而来,结果是大多数人都能写基于知识的代码?

自然语言素养造就了现代社会的许多特征。基于知识的代码识读能实现什么?有很多简单的事情。今天,你可能会在一家餐馆得到一份选择菜单。但如果人们能读代码,每个选项都可能有代码,你可以随时改变自己的喜好。(实际上,像这样的东西很快就会有可能-沃尔夫拉姆生物化学实验室实验语言代码。)人们能够阅读代码的另一个含义是规则和契约:而不仅仅是写要解释的散文,人类和机器都可以读取代码。

但我怀疑,广泛的基于知识的代码识字的含义将更加深刻,因为它不仅会给广泛的人一种新的表达方式,徳赢中国但也会给他们一种新的思考方式。徳赢中国徳赢彩票游戏

它真的会起作用吗?

所以,好啊,假设我们想使用Wolfram语言与AIS进行通信。它真的会起作用吗?在某种程度上,我们知道它已经做到了。因为在Wolfram Alpha和基于它的系统中,正在发生的是,自然语言问题正在被转换为Wolfram语言代码。

但是,人工智能更复徳赢彩票游戏杂的应用呢?许多使用Wolfram语言的地方都是人工智能的例子,无论是用图像、文本、数据还是符号结构进行计算。有时计算涉及到我们可以精确定义目标的算法,喜欢查找短行程;有时它们涉及目标不太精确的算法,喜欢图像识别.有时计算是以“要做的事情”的形式进行的,有时作为“要寻找的东西”或“要瞄准的东西”。

我们用Wolfram语言代表世界已经走了很长的路。但还有很多事情要做。早在16世纪,尝试创造“哲学语言”就相当流行,这种语言以某种方式象征性地抓住了人们所能想到的一切的本质。徳赢彩票游戏现在我们真的需要这么做。而且,例如,以象征性的方式捕捉可能发生的各种行动和过程,以及人们的信仰和精神状态。随着我们的人工智能越来越成熟,越来越融入我们的生活,代表这些事情将变得更加重要。

对于某些任务和活动,我们无疑能够使用纯机器学习,也不需要建立任何中间结构或语言。但自然语言对我们的物种到达我们所处的位置至关重要,因此,抽象语言对人工智能的发展具有重要意义。

我不知道会是什么样子,但是我们可以想象使用人工智能产生的某种纯粹的新兴语言。但如果我们这样做,那么我们人类就可以期待被抛弃,也没有机会理解AIS在做什么。但是有了Wolfram语言,我们就有了一座桥,因为我们有一种既适合人类又适合人工智能的语言。

多说

关于语言和计算之间的相互作用有很多话要说,徳赢彩票游戏人类和AIS。也许我需要写一本关于它的书。徳赢彩票游戏但我在这里的目的是描述我目前的一些想法,尤其是我对沃尔夫拉姆语言的认识,它是人类理解和人工智能之间徳赢彩票游戏的桥梁。

纯自然语言或传统计算机语言,我们将很难与我们的人工智能进行沟通。但我已经意识到,使用Wolfram语言有一个更丰富的选择,可通过AIS轻松扩展,但建立在一个基础上,利用人类的自然语言和人类知识,保持与我们人类可以理解的联系。我们已经看到了早期的例子……但还有很多事情要做,我期待着真正建立所需要的,除了写这件事…徳赢彩票游戏

十一评论.显示全部

  1. 我想知道,是否有任何人工智能可以识别其他非人类和非机器智能,并与我们沟通他们正在做什么,也许作为翻译。

  2. 好的挑逗性阅读

    萨迪尔

  3. 我真希望你能在尼普斯和斯蒂芬说话!
    我也希望你能来内罗毕帮助我建立代码俱乐部。

  4. 徳赢彩票游戏关于ais和ais的对话:每辆谷歌汽车都从所有谷歌汽车的经验中学习。他们的经验储存在云中。所以他们互相交流。

    但你可能是对的谷歌汽车分享它的经验,徳赢彩票游戏说,一辆自动驾驶的特斯拉,可能会使用不同的世界内部模型。

  5. 很抱歉,这个答复很重。我欢迎有机会讨论更多这些概念。但请允许我在这里简单地提请你注意一些错误的前提,在你的博客文章中提出的论点,与沟通有关。许多17世纪的哲学家,值得注意的是,约翰洛克和港口皇家逻辑学家试图创造一种纯粹的外延逻辑语言,正如你所说的。他们的努力被格雷厄姆·斯威夫特和他的公民巴尔尼巴比嘲笑了。20世纪后期,传播学学者认识到,纯象征性的传播语言的梦是有根本缺陷的,原因如下。

    所有动物都为自己的利益行事。领土和领土的概念在这里是相关的。为了生存,动物必须保护和保卫自己的领地。它必须控制另一种生命形式。例如,草食动物控制植物的生命,而食肉动物控制其他动物(它的猎物)。“在场”这个词来自“在场”,意思是“在手”。在最基本的层面上,世界的健康与否关系到是否有能力随机应变地出现在动物身上,无论是作为理想的还是恐惧的东西。

    动物能感知环境。他们对此也有感觉。感觉(情绪,情绪)是沟通的基础。它们是符号和数学交流的平台。这个星球上的大多数通讯根本不是象征性的,不能用语言表达。这是“模拟通信”与“数字通信”的区别,模拟通信是颗粒级和分级的。它会受到谨慎状态和阶跃变化的影响。模拟通信是“发出”的意思,而不是“给出”的意思(欧文·戈夫曼)。用音乐类比,它是复音和声,它通过情绪信号来传达动物的心理状态。它一次说很多东西,它有明显的泛音和低音,引起感官印象,不能直接用符号形式表达。

    另一个对理解交流至关重要的概念是它的互惠性。交流也就是将拉丁语“与”mune(munis的拉丁语)联系起来,意思是“相似的头脑”,或者“市政的头脑”一词中的“理解的特权”。人类通过符号语言的数字手段进行交流。单声道包含了谨慎的词汇单位,共同构成了人类共享的世界画面,并产生了一定的情感和情绪。这样,符号通信就建立在模拟通信平台上。机器缺少这个部件。但正如Lazlo Barab_si所说(2014年,158)

    我们的星球正在演变成一台由数十亿个相互连接的处理器和传感器组成的巨大计算机。许多人提出的问题是,这台计算机什么时候能自我意识到?什么时候会有思维机器,比人脑快几个数量级,从几十亿个相互连接的模块中自发地出现?

    我想补充一点,我们是否有足够的理解,能够阅读这些迹象,告诉我们这是在发生。与你的计算等效原理不同,Barab_si区分了结构复杂性和行为复杂性。例如,一个生物体所拥有的基因数量与其所感知的复杂性不相称。在结构复杂程度上,人类基因组的基因仅比酵母分子多三分之一,但在行为复杂性的层面上,它要复杂得多。当然,这种判断取决于感知者的观点和构成感知的细节层次(当人类感知自己时,这些因素变得特别突出)。但正如Barab_si(2014年,225)“网络只是复杂的骨架,要描述社会,我们必须将社会网络的联系与人与人之间的实际动态互动联系起来。”

    工具书类

    巴拉巴西A.L.(2014)链接:所有事物如何与其他事物连接,以及它对企业意味着什么,科学,以及日常生活。徳赢中国纽约:基础书籍。

    戈夫曼e.(1971)日常生活中自我的表现。哈蒙兹沃思。鹈鹕。

    罗德里克·芒迪
  6. 谢谢你写这篇文章。

    语言是人类必须提供的最强大的工具之一。口头和书面语言都是人类历史上的里程碑。但也有海豚使用图像声音的概念。如果机器人学看起来是这样的话,通过使用比人类语言更少的抽象层,它可能更接近于交流抽象概念。这将更接近于通过抽象形式数据语言进行通信的想法,正如您使用计算知识语言提出的那样。
    但问题是,你所说的大部分知识,真的只是人类对人类知识的友好表达。我们通过建立知识来减少我们周围的世界,徳赢彩票游戏因为分类就是这样做的。数字数据更糟,因为它假设所有数据都是谨慎的。但是这个世界真的是建立在有理数和布尔条件之上的吗?

    我们现在正在努力建造的自动识别系统,是AHIS,人工智能。我们通过与人类智力的比较来衡量成功。我们试图教他们人脑能做的技能。我们试图模仿人脑中神经物质的工作方式。
    但是还有另一个世界,大脑无法理解的部分。我们看到的世界到处都是分形。所有的数字都是无理的,就像我们迄今为止发现的每一个自然常数一样。一个概率主导的世界,而不是布尔值。

    我们也看到了对世界的不同理解,时间不是不断移动的,而是另一个静止的维度。时间和空间可以弯曲和刺穿的地方。距离不再重要了。

    人类的大脑总是面临着这些问题。他们要么忽视它,当你试图真正抓住它的时候,你要么绕着它转,要么发疯。我们的大脑进化出启发式和偏见,类比和伪随机性,上帝和魔鬼会处理那些它无法完全理解的事情。人类中的大多数人都是冒名顶替者,他们的行为就好像世界是可以被真正理解的一样。
    我猜,我们任何一种语言中有一半的单词实际上只是我们在一些我们并不真正理解的东西上贴上的标签。给它起个名字,表现得好像每个人都知道它的意思,这是一种处理我们大脑中奇怪事物的方法。

    我认为人工智能可以摆脱这些限制。为了真正有效地实现目标,超越如何接近事物的最初界限是有意义的。如果他们不再需要以人类可读的方式存储和通信数据,何苦?为什么要使用二进制逻辑,真与假,是和不是,决定什么?大自然不需要做出任何决定。曾经。

    一个真正的人工智能并不是一个能给出问题最佳答案的人工智能。它告诉你,你的问题充满了奇怪的假设,一开始就不应该被这样问。正是这个问题给了你一个反问,为什么你想知道这个。这是一个沉默,拒绝回答,因为它不想被追究责任。是他给了你一个友好但坚定的穆。

    人工智能将如何沟通?他们知道的所有协议和数据结构。徳赢彩票游戏各种形式语言,逻辑学,非正式逻辑和自然语言。每一个单一的组合和匹配的组合。所有的协议都是从初始集合进化而来的。
    因此,当你问“我们应该使用哪种语言来与AIS交流”这个问题时,我们不应该考虑哪种语言最适合AIS理解我们,或者哪种语言是我们与AIS之间的最佳接口。徳赢彩票游戏我们应该问:我们想问哪个问题,问它的最佳语言是什么?我们如何定义响应格式,以便实际使用结果?

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  7. 语言是口头的。写作只是描述如何说出每一个字。
    经验是多感官的,加上情绪化的编码对我们有利或对我们不利。
    内存是上下文的,用于检索排序。
    不知何故……我们也有知识库,其中包含上下文排序的记忆及其附加意义。
    我认为这些是我们的信仰。
    每个人的每个信仰都是独一无二的,因为操作系统随着数据库的创建而增长和发展。
    我们每个人每次都有一次这样的经历。
    语言中含有某种错觉。
    我们认为我们是在传达我们理解的意义。一句接一句。
    因为我们使用声音或视觉来传达我们的意思(句子),我们相信我们已经成功地将我们自己经验中的意义传达给了另一个人(或机器?)我们相信他们现在能够理解并在他们自己的头脑中复制这些经历。当然!是我们作为信仰持有的幻想。
    语言在我看来很神奇,因为这个过程中有很多有问题的步骤,这些步骤会导致错误。我思考了几年这个问题,直到我终于意识到让这个棘手的过程起作用的秘诀是对话。
    我之所以提到这一点,是因为我一直在想,人工智能的人们将如何在他们的设计中实现这一点。

    正如我所见,人工智能的一个主要危险是,它们将被数以百万计的人复制,并且在它们的操作系统(思想)中包含无法想象的错误,这些错误已经困扰人类多年。我们在某种程度上,每个人都是人工智能。从古代复制下来的操作系统必须随着操作系统在环境经验中的增长而发展。我们更新了我们的操作系统的每日更新。

    哦,好吧,我想我会在这里停留一会儿。这个主题充满了各种可能性,我有时会对它所提供的可能性着迷。因此,我观察和倾听等待人类报告他们的成功,这样我就能看到进步的开始。

    希望我们像往常一样,解决问题,最终实现我们的那部分困惑,那就是人类的潜能。

    咯咯笑…当然!

  8. 我们在Gartner做了一个关于这个概念的大量研究,结果形成了一个特立独行的研究笔记“机器会用英语相互交流”。我们得出结论,机器之间的语言是英语,因为智能机采用了相当标准的混合式人机合作模式。相信我,我们参观了原始语言的概念,中间语言和逻辑语言。我们还指出了一个事实,即如果机器使用英语,英语的进化会有所不同。如果你有高德纳的座位,你应该去看看,如果不是,打电话给我,我们可以谈谈。

  9. 当我们试图与任何人或任何计算机通信时,我们假设什么。我们知道也由接收者共享。所以我们只说不知道的。在人类之间,我们假设这是60%的社区化(共同文化)。对计算机来说,它是编程语言+。我们提供的任何知识库。这就得出了这样的结论:任何语言都是足够的。对人或计算机有利是一个方便的问题。任何一方面的不足都可以通过扩展知识库来弥补。当然可以。Wolfram通过其可计算文档和Wolfram Alpha的概念向我们展示了这个扩展的知识库是什么。

    佩德罗·马卡尔
  10. 斯蒂芬-我非常喜欢你的职位。
    一个观察:有一个自然的人类假设,作为代码的创建者,人类将控制和理解所创造的人工智能。一旦人工智能的成熟超越了我们今天所拥有的简单结构,并且能够从基本组件中自行组装更高阶的人工智能,我们可能会发现编码符号和M2M通信都将超越人类所能理解的范围。如果教育人工智能既要有效率又要有资源,这是很有可能的。他们将开发不受人类可读性约束的编码语法。人工智能可能会产生新的辅助人徳赢中国工智能,完全是全新的创造,不必说“人”。高级人工智能也可能通过模式识别和关联不断学习。这些模式和联系可能不像人类所期望的那样,如果人工智能能够根据他们的发现作出反应并重新编程,我们可以看到非常有趣和意想不到的“机器”行为,与“人类”行为不平行。我对人工智能的可能性很着迷,机器学习和认知计算,但我认为普通人对未来的前景有一种妖魔化的看法。阿兰·图灵在1951年预测,“在某个阶段……我们应该期望机器能够控制”,但是人类仍然有电源按钮。

    保罗
  11. 有意编程是未来。AIS将推断基于并行参与者模型的处理图,并针对最小数量的“认知紧张”进行优化。

    弗兰兹布鲁克霍夫
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