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第578章 不要压抑自己(修)(1/3)

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现在的米国依然陷入了经济衰退的困境——而刚上任的总统罗纳德·里艮被迫在公众持怀疑态度的情况下维护他的经济政策,与此同时,很多人正在担心米国与老大哥发生核战争的可能性。

尽管存在着这些不确定因素,但是很多大学生们的感受的是机会的降临而并非焦虑。里艮成功当选总统,在他的意识形态启发下,学生们做了一些野心勃勃的事情。他们邀请了叶华聚集在耶鲁大学的校园里一个研讨会。这次会议主要由耶鲁大学物理学院的斯蒂芬·卡拉布雷西、芝加哥大学化学院的李·利伯曼和大卫·麦金托什召集,其余200多人于12月的第一个周末抵达康涅狄格州纽黑文,参加为期三天的研讨会。

这次研讨会有个听上去很枯燥的标题——“未来科技:人工智能与生产力结合研讨会”,这很容易让人联想到其他只有一小部分参与者会感兴趣的玄幻科技研讨会,没有广泛的受众人群或持久的影响力。然而,在这个研讨会上,当发言者谴责那些沿海精英、左派的媒体、科技权威人士以及主张用更多“解决就业”形式看到人工智能的人时,在场的人听到了一种全新的声音。

第二天就飞往瑞典拿诺贝尔物理学奖的叶华说:“我感到我们正处于历史的某个节点,钟摆自此以后可能会往相反方向摆动。可能会发生一些事情........”

“人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的‘容器’。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的......”

联想前世先进的人工智能,叶华这个说法是很有远见的。

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识,学习策略,在遇到类似的问题时,运用经验知识解决问题并积累新的经验,就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外,还会创造,即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来,计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说,计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”,很难从一种“质”直接到另一种“质”,或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此,这里的“实践”并非同人类
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