人工智能深度學習在圖像識別和翻譯方面取得了進步

2022-07-17 17:48:41 編輯：錢佳宇來源：

導讀我認為，人工智能系統愚蠢的最終根源在于它們嚴格的算法特征。目前理解的AI基于數字處理系統，該數字處理系統從固定的數字輸入陣列開始...

我認為，人工智能系統愚蠢的最終根源在于它們嚴格的算法特征。目前理解的AI基于數字處理系統，該數字處理系統從固定的數字輸入陣列開始，根據固定的算法集，以逐步的方式執行二進制數字運算。

有人可能會反對這種特征，指出AI系統可以不斷更改自己的“規則”，可以重新編程。那是真實的; 但是自重編程必須遵循某種算法。

這同樣適用于系統對各種輸入作出反應的過程。最終，每個AI系統都受系統設計中體現的一組規則和過程的約束，只要系統保持完整，這些規則和過程就不會改變。

人工智能的偉大先驅之一艾倫·圖靈(Alan Turing)成功地為“算法”或“機械過程”的一般概念提供了精確的定義，該概念包含了所有可能基于數字硬件實現的AI系統。圖靈證明，任何此類系統在數學上均等同于現在稱為“圖靈機”的抽象實體。

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而且，只有一臺通用的圖靈機可以模擬任何其他圖靈機，只要它們的設計以適當的編碼形式輸入即可。在此基礎上，可以通過數學方法研究AI系統的理論可能性和局限性(不考慮速度和其他物理方面)。

該圖顯示了一個帶有正方形的環形磁帶，其中寫入了零或一個。機器的磁頭可以讀取，擦除或打印零或一，并將磁帶向右或向左移動一步。下面的編號矩形包含機器的規則(程序)。

例如，規則1表示：如果讀取零，然后擦除它并打印一個，將磁帶向右移動一格，然后轉到規則4;但是如果您閱讀一本，則將其保持不變，將磁帶向左移動一格，然后再次應用規則1。機器從規則1開始，并在磁帶上寫入一些零和1序列。也可以有一條規則告訴機器停止。

您可以鏈接到(相當慢的)動畫，以顯示圖靈機的工作方式。

無論AI系統多么復雜，無論我們如何通過各種方式將AI系統組合在一起，以交互的方式進行并行和自修改的層次結構，最終我們都可以歸結為圖靈機在一套固定的控制下運行。規則。

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