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“狭义”的人工智能
2019年12月30日 由 TGS 发表
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人工智能没有一个公认的标准定义，一般来说，大多数人都会同意人工智能的基本目标是让机器拥有以前只有人类或其他智能生物才有的认知、感知和决策能力。马克斯•泰格马克(Max Tegmark)简单地将人工智能定义为“非生物智能”。这很简单，但我们并不完全理解生物智能本身的含义，因此，试图人工构建它，是一个挑战。在最抽象的层面上，人工智能是模仿人类智能和行为的机器行为和功能。具体来说，这通常指的是我们所认为的学习、解决问题、理解和与现实世界环境的互动，以及对话和语言交流。
有一部分人追求人工智能技术，他们的目标是解决终极问题：创造人工一般智能(AGI)，可以处理人类能够处理的任何问题、情况和思维过程。AGI无疑是许多在学术和实验室环境中进行的人工智能研究的目标，因为它触及了一个基本问题的核心，即智能是否是只有生物实体才能拥有的东西。但是，今天在市场上谈论人工智能的大多数人并不是在谈论AGI或解决这些基本的智能问题。相反，他们着眼于将非常具体的人工智能子集应用于缩小问题领域。这是典型的广义/狭义(强/弱)人工智能讨论。由于没有人成功地构建AGI解决方案，因此所有当前的AI解决方案都是狭隘的。虽然肯定有一些狭隘的人工智能解决方案旨在解决更广泛的智能问题，但绝大多数狭隘的人工智能解决方案并没有试图实现比应用该技术的具体问题更大的目标。事实上，应该说许多企业并不真正关心AGI，而AI对于这些组织的目标并不是AGI。
商界对于人工智能是什么，以及它将走向何方的看法，似乎与许多研究人员或学术界人士的看法不同。企业对人工智能最感兴趣的不是它解决的是一般智力的问题，而是人类在组织中一直在做的一些具体的事情，他们现在希望换成机器来做，因为有利可图。
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