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为什么 AGI 在今天很重要 学习 研究

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发表于 2023-10-3 14:49:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
乌戈·拉塔皮 乌戈·拉智能中的 G 与人工智能中的 A 一样不必要。智力就是智力,它的起源是次要的。 然而,我们不能忽视这样一个事实:至少在许多圈子里,人工智能实际上已经成为 ML/DL 和统计学习的代名词。因此,为了清楚地区分当今的模式识别技术与在许多重要方面可与人类思维相媲美的“思维机器”,AGI一词很有帮助。也许在未来的某一天,我们会发现自己更加关心智能,无论它是自然的还是人工的。

这是我基于 Korzybski 的《通用语义学》的一些博客的重点,这可能是对一般智能本质最先进的探究之一。 为了论证起见,我们假设,至少目前, 统计学习。深度学习是一项令人惊叹的进步,是由以下几个因素共同促成的: 低成本且无处不在的高 电话号码列表 性能计算 (HPC)(特别是 SIMD)——大约 10 年前,NVIDIA 通过 GPGPU 彻底改变了这一领域 海量数据——又名“互联网”和其他发展导致了海量数据湖的创建……基本上未被使用 改进的算法——Hinton、LeCun、Bengio、Schmidhuber、Ng 和其他杰出人物带头创建能够利用 HPC + 数据的改进算法 当分析 DL 学习的表征时,我们更有理由对 DL 实现 AGI 的可能性持乐观态度。 深度学习学习的分层知识表示与动物和人类大脑学习的知识表示有一些相似之处。极好的!所以有什么问题? 问题在于,当前的深度学习算法往往仅利用几个像素来做出最终的分类决策。



这意味着即使深度学习模型包含深层层次信息,深度学习分类器的最终性能也是基于相当浅层的知识表示。这就是为什么用对抗性例子很容易欺骗许多深度学习算法,这些算法可以可靠地将正确的停车标志分类转换为限速 X 分类。我们该如何改善这种状况呢? 简而言之,通过将深度学习系统学习到的深层分层知识表示与符号知识表示相结合。在谷歌上快速搜索神经符号或知识图将会产生很多结果。多年来,我们在实践中学到了一些关于此类神经符号系统的知识,您可以在这里了解更多信息:和知识图结合在一起是不够的。为了实现圣杯“维度祝福”,你需要添加一些额外的结构。


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