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V2EX  ›  问与答

现在的 AI 到底能不能认为只是『处理数据的能力大幅度增强的硬件的基础与更高效的算法的结合』?

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  •   Newyorkcity · 184 天前 · 585 次点击
    这是一个创建于 184 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    我觉得要说人工智能,或者说所谓智能,那应该是可以自发地认识世界改造世界。
    一个人,他可能大学学的化学,然后出来找工作发现就业不好,于是自己去学计算机。对于新的领域,一个人,是不需要说我得回娘胎再生一次才能认知这个领域的。
    但如果说现在的人工智能,比如说有新闻称人工智能的写作作品和绘画作品可以以假乱真了,那让那个围棋下的特别好的阿尔法狗不回炉改算法,他有没有可能立刻去写出逻辑正常的文章?画出让人理解的作品?
    如果不能
    那现在的人工智能,不就是有了 处理数据的能力大幅度提高的硬件 以及在某个领域或者方向上特别优秀或者更加合适的算法 这两个的结合体吗?
    因此只要换了领域,虽然硬件基础还在,但是因为算法不合适这个领域,所以这个智能就体现不出来了。
    再举个例子,比如我们通过显卡玩要求超高的 3D 游戏大作,那这个显卡不也是『处理数据很强的硬件基础+针对游戏有专门的高效的算法』吗?那我们用显卡玩游戏的过程岂不是也是人工智能在工作?这不是很可笑?
    第 1 条附言  ·  184 天前
    那我这样问
    我用最先进的显卡玩游戏是基于高性能显卡的强大的数据处理能力+驱动或者什么的对于画面加载的优秀的合适的算法
    而阿尔法狗下围棋,不论有没有下赢人类,不也同样是 强大的数据处理能力的硬件+对于围棋中每一步的获得的数据的优秀的合适的算法 吗?
    两者的区别到底在哪里呢?如果把后者算作人工智能,那前者到底为什么不能算作人工智能?
    10 回复  |  直到 2018-04-16 16:57:46 +08:00
        1
    zhujinliang   184 天前 via iPhone
    主要是显卡通用计算能力越来越强,使得一些算法可以在合理的时间内完成,有了可用性,以前的理论落地,从而促使更多的理论被研究,更好的算法出现,而且带动 TPU 之类的特定应用硬件研究实现,进入良性循环
    人工智能是有专门的理论和算法的。你要非要说是数学计算也没办法,毕竟万事万物归根结底都能由数学解释。举例,各种软件归根到底是各种跑在 CPU 上的指令,那软件工程可笑不可笑。人们只是不同的研究领域关注点不同,为了研究具体的问题只抽象需要的层面(工程理论),屏蔽不需要关心的层面(指令集、数电等),就产生了学科分支。
        2
    3a3Mp112   184 天前
    据我所知目前没有你说的那种能够跨行业自我学习的人工智能。
        3
    SuperMild   184 天前
    阿尔法狗让人震惊之处,正是因为它解决了仅凭堆硬件和“高效”的算法无法解决的问题。

    单单依靠运算速度的提升,AI 下围棋赢不了人类。阿尔法狗提升的不是速度,而是决策方式。
        4
    Madcrow   184 天前 via Android
    是一种新的编程方法,之前需要用各种 if,else 对各种情况进行决策,现在给数据训练就行
        5
    am241   184 天前 via Android
    不能这么认为
        6
    takato   184 天前
    数学规律就是智能
        7
    takato   184 天前
    比如你走路去地铁站,也可以理解为一堆细胞(一堆基因)飞到了另一个坐标而已。
    这个过程中,非要去辩一个“自主意识”。。就很奇怪了。。。
        8
    momocraft   184 天前
    即使你的定义是正确的:自然语言的 "人工智能是 X" 显然不能推出 "X 是人工智能"
        9
    takato   184 天前
    Mark 两张书中的截图


        10
    PressOne   184 天前 via Android
    如果假设的前提是:硬件计算速度是无限潜力的,那么你的设想就是正确的。实际的情况,硬件不断在提升,但是总也达不到无限快的计算速度。那就总有计算力边界,就实现不了绝对的无所不能。
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