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如何構(gòu)造一個(gè)和人類智能水平相當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄埽?
DANBACH ROBOT
技能列表——所有可能的測(cè)試和任務(wù)至少有個(gè)人能夠通過(guò)。下列是這堆技能：認(rèn)識(shí)的多樣性——從區(qū)分幾何形狀到語(yǔ)音識(shí)別，能循序漸進(jìn)地玩游戲——從掌握下棋到掌握怎么玩Go，從制作音樂(lè)到有新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。
人與機(jī)器之間的區(qū)別是，人可以通過(guò)選擇相關(guān)的課程來(lái)獲得這些技能，而機(jī)器則不可以。人類不需要重新創(chuàng)造。課程有助于幫助獲得深入學(xué)習(xí)的能力以及高效使用知識(shí)的方法。
此外，人類擁有巨大的常見能力，這些常見的能力有助于人類獲得更復(fù)雜和特定的技能。比如，閱讀，寫作和說(shuō)話的能力，這些常見能力又給出了學(xué)習(xí)任何其他主題的無(wú)限能力：構(gòu)建飛機(jī)，彈鋼琴，量子物理學(xué)。
技能軸列表。從這里，我們可以假設(shè)，有哪些技能是必須先獲得的，而這些先獲得的技能日后可以幫助在專業(yè)領(lǐng)域獲得更專業(yè)具體的技能。有了這個(gè)原則，我們可以建立個(gè)順序的技能列表——從科學(xué)的角度，由較常見到較有趣的順序來(lái)排。這些技能反映出圖像應(yīng)該作為人類水平的技能所存在的。
學(xué)習(xí)軸的時(shí)間決定了給定的計(jì)算或其他資源學(xué)習(xí)的時(shí)間消耗。這里出現(xiàn)的問(wèn)題就是更高水平的技能需要更多的計(jì)算能力。因?yàn)樗?，學(xué)習(xí)時(shí)間變得很長(zhǎng)。
這里有兩種可能的學(xué)習(xí)曲線。曲線A的半（從點(diǎn)O到點(diǎn)N）在某種程度上類似于B。但是存在著個(gè)差別——曲線B具有架構(gòu)限制，并且在這個(gè)意義上與A相同，又或者不存在這個(gè)問(wèn)題。第二個(gè)選項(xiàng)引導(dǎo)著我們到技術(shù)奇點(diǎn)的主題。
創(chuàng)建人性智能需要做什么？
基于這個(gè)圖，有兩個(gè)互補(bǔ)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)人類智能：
減少學(xué)習(xí)時(shí)間。這樣的順序技能列表必須被創(chuàng)建，因?yàn)橹挥羞@樣，其中的每個(gè)學(xué)會(huì)了的技能將會(huì)提高學(xué)會(huì)下個(gè)技能的效率。這樣的課程將使學(xué)習(xí)曲線增長(zhǎng)得更快。
通過(guò)開發(fā)來(lái)提高建筑限制。沒錯(cuò)，這非常明顯。但通過(guò)使用這個(gè)被提出的觀點(diǎn)，我們可以衡量學(xué)習(xí)進(jìn)展。以及能夠測(cè)量AI的真實(shí)客觀科學(xué)的發(fā)展。
因此，每個(gè)旨在創(chuàng)建人工智能的項(xiàng)目都可以在以上提出的方案下進(jìn)行些考慮。 每個(gè)項(xiàng)目通過(guò)命題自己的假設(shè)和視野來(lái)縮小這種訓(xùn)練方案的范圍。當(dāng)證明假說(shuō)成為了新的研究的基礎(chǔ)。這樣，人工智能的科學(xué)便出現(xiàn)了。
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