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人工智能虽然很强大 但在常识方面还是个“婴儿”

作者:六合开奖    来源:有趣的数码 企鹅号   发布时间:2018-12-04 09:23:53

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文章摘要:人工智能虽然很强大 但在常识方面还是个“婴儿” ,在6年的从警生涯中,张亚男做过乘警、刑警、反扒民警,也做过缉毒民警,先后参与了一百余起重大案件的侦破工作,多次获得呼和浩特铁路公安局的表彰奖励,她还连续多年被呼和浩特铁路公安局、呼和浩特公安处评为优秀共产党员。  效率  点球判罚多,想必是不少球迷对于本届世界杯小组赛阶段的一大印象。目前该平台已收录21642笔物种解说,涵盖近三分之一的台湾已知物种。,  长期、持续的监测数据是深化海洋环境监测评价工作的基础,2015年,在国家海洋公益性行业科研专项经费支持下,科研人员开始建立基于海底环状观测网络平台技术的生态在线定量监测系统。  正方  司马童:“公厕+”的服务空间引人期待  笔者认为,北京的这一公厕升级改造新举措,颇具创新理念,展示了一条“公厕+”的服务空间新思路。三十万买车你怎么花?如何正确推倒12星座唐绮阳:周运12星座绝不做这件事唐绮阳:水星与霍金唐绮阳直播餐桌:炎亚纶李思思:天蝎深深爱!2018年12星座运势提醒天秤座封面大明星:李现天降三万长假怎么过?12星座女生遇到前男友的反应哪些星座最容易弯哪些星座注定孤独一生12星座渣男指数排行榜跟这些星座出去玩你就屎了十二星座谁最黄最淫贱啥星座恋爱会被骗钱包+裤衩最有老板命的星座好男人死到哪个星座去了我不劈腿我骄傲的星座女12星座女难追指数这个星座净出女神你造吗。

   【六合开奖】摘要:“常识的缺失阻碍了一个智能系统理解它的世界,妨碍了它与人的自然交流,妨碍了它在无法预见的情况下的合理行为,妨碍了它从新的经验中学习。”DARPA的戴夫·冈宁在一份新闻稿中解释道。


 

  关于人工智能,这是一个很有趣的现象。它可以在几分之一秒内识别物体,模仿人类的声音,并推荐新的音乐,但大多数人工智能机器“智能”缺乏对日常物体和动作最基本的理解。换句话说,就是常识。而最近美国国防部高级研究计划局(DARPA)正与西雅图艾伦人工智能研究所合作,双方希望能够改变这一现状。

  机器常识程序的目标是定义问题,并在此基础上取得进展,尽管没有人期望在一两年内能够解决这个问题。但是,如果人工智能想要逃出它目前你工作良好的超特异性利基市场牢笼,它就需要培养出一个大脑,而不仅仅是需要极快的速度执行分类任务。

  “常识的缺失阻碍了一个智能系统理解它的世界,妨碍了它与人的自然交流,妨碍了它在无法预见的情况下的合理行为,妨碍了它从新的经验中学习。”DARPA的戴夫·冈宁在一份新闻稿中解释道。“这种缺失可能是我们目前专注的人工智能应用程序与未来我们希望开发的更通用的人工智能应用程序之间最大的障碍。”

  人工智能技术目前来看不仅缺乏常识,而且由于其概念的广泛性,很难对其进行定义和测试。常识可以是任何东西,从理解固体物体不能碰撞到人们肚子饿的时候要去厨房的想法。对任何一个几个月大的婴儿来说,这些东西都是显而易见的知识。但其实它是相当复杂的结构,涉及多个概念和直觉联系。

  这不仅仅是一组事实(比如你必须在吃橙子前剥皮,或者在抽屉里可以放小物件),而是根据你在别处观察到的目标,识别出它们之间的联系。这就是为什么DARPA的建议包括建立“从经验中学习并模仿发展心理学定义的认知核心领域的计算模型”。这包括对象(直观物理)、位置(空间导航)和主体(有意参与者)的领域。

  但是我们应该如何测试这些东西呢?很幸运的是,人类伟大的头脑已经在这个问题上钻研了几十年,而已经有一个研究小组已经提出了一种测试常识的初步方法,这种方法应该可以作为通向更复杂的常识的敲门砖。

  “我们与艾伦人工智能研究所所长奥伦·埃齐奥尼(Oren Etzioni)进行了交谈。该研究所从事常识性人工智能研究已有相当长一段时间了,此外还有许多关于理解和导航现实世界的项目。”

  “35年来,这一直是人工智能领域的圣杯,”他说。“问题之一是如何将其建立在实证基础上。如果你不能测量它,你怎么能评价它?这是人们第一次试图让常识变得可测量,当然也是DARPA第一次把他们的帽子、他们的领导能力和资金投入这个领域。”

  AI的方法很简单,但经过了仔细校准。机器学习模型将提供书面描述的情况和几个简短的选项,为下一步发生什么做准备。我们为找到某个答案所投入的背景和知识是巨大的。并不是说其他的选择都是不可能的。事实上,它们是人工智能产生的,在其他媒介看来似乎是合理的,但很容易被人类发现。对于一台机器来说,这确实是一个相当难解决的问题,目前的模型大约60%的时间都是正确的(25%是可能的)。

  这些问题有113000个,但埃齐奥尼告诉我这只是几个问题的第一个数据集。

  “这个特定的数据集并没有那么难,”他说。“我希望看到迅速的进展。但到今年年底,我们将再推出至少4个项目,这将更加困难。

  毕竟,刚学会走路的孩子是无法通过GRE考试的。与其他人工智能挑战一样,你希望逐步改进,将其推广到类似问题的更复杂版本。例如,从识别照片中的一张脸,到识别多张脸,然后识别这些脸的表情。

  DARPA在人工智能领域投入了20亿美元的巨资,常识研究是其中的一部分。但他们不打算复制或与谷歌、亚马逊和百度等公司竞争,这些公司在我们手机等产品上看到的狭窄的人工智能应用程序上投入了大量资金。

  “他们说,这些系统的局限性是什么?我们在哪里可以资助基础研究,而这些研究将成为整个新产业的基础?”当然,通过DARPA和美国政府的投资,可以让自动驾驶汽车和虚拟助理等产品继续向前迈出一大步。为什么人工智能的常识领域不应该是一样的呢?”

责任编辑:李平
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