为什么人工智能仍然在模式识别上发臭

人工智能(AI)并不像我们想要的那样聪明。这是MIT计算机科学和人工智能实验室的新实验的最大收获。一组RESE

人工智能(AI)并不像我们想要的那样聪明。

这是MIT计算机科学和人工智能实验室的新实验的最大收获。一群研究人员试图通过观看200万视频并预测接下来会发生什么,以提高其AI的机器学习技能。新科学家报道说:“教AI预测未来可以帮助它理解当前。”正如研究人员卡尔·范德里克(Carl Vondrick)告诉新科学家时,预期未来的能力为日常任务提供了急需的环境,“如果您要坐下来,您就不希望机器人从您的下面拉出椅子。” Vice说,正确预期未来的能力还将“允许机器不采取可能伤害人们或帮助人们不伤害自己的行动”。

麻省理工学院团队的做法是:

学分:麻省理工学院

这项技术是使AI更聪明的AI向前迈出的重要一步,但这并不是人工智能学习的唯一方法。正如我们之前说过的,创建人工智能的目标是创建一个自行对话,学习和解决问题的系统。 AI首先使用算法解决难题并做出合理的决定。现在,它使用了MIT实验中的深度学习技术来识别和分析模式,从而可以预测现实生活中的结果。然而,尽管如此,AI只有“小叶,精神挑战的蟑螂”一样聪明,正如Michio Kaku在这里向我们解释的那样:

就像人工智能一样聪明,它以与人不同的方式学习。一般而言,人脑有许多不同的方法来学习相同的信息,但是“学习的最有效策略取决于所需的学习方式,而最终的学习方式”。简而言之,某些学习方式比其他方式更好地帮助您学习特定的信息。我们有关于如何在这里学习的完整入门,但是这是一个快速的摘要:如果您为为什么这些事实是正确的说明,而不是记住事实,而是最能保留信息。这为您提供了上下文。

而不是努力理解一个抽象的概念,而要表达为什么很难。这可以帮助您确定卡住的位置并帮助您创建解决方案。

与其挤压测试,不如在更长的时间内学习一些材料。这有助于将信息传输到长期的内存存储中。

AI尚未以任何这些方式学习。直到它可以,我们就没有任何恐惧。除了更多令人恐惧的短视频。

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