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来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
[版面:数学][首篇作者:ReedToBe] , 2017年06月03日18:19:10 ,2551次阅读,25次回复
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ReedToBe
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发信人: ReedToBe (ReedToBe), 信区: Mathematics
标  题: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jun  3 18:19:10 2017, 美东)

【 以下文字转载自 Programming 讨论区 】
发信人: ReedToBe (ReedToBe), 信区: Programming
标  题: 来说说人的智能和人工智能的重要分别?
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jun  3 14:56:26 2017, 美东)

创造性?可啥是创造性?
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※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 72.]

 
ReedToBe
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发信人: ReedToBe (ReedToBe), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jun  3 18:20:39 2017, 美东)

Alphago热死了,闲聊聊,看看有没有结实的想法出来
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※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 72.]

 
Spivi
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发信人: Spivi (肥德性), 信区: Mathematics
标  题: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun  5 23:10:20 2017, 美东)



现有人工智能都是基于数字计算机逻辑推理运算,逻辑只能产生旧的知识,所以没有创
造性。而人的思维是基于意识的想象力,能够产生从未被想到过的超越逻辑的新想法,
经过实践验证就成为新的知识新的逻辑。意识的物理机制目前仍是不解之谜,意识之谜
如此困难深奥以至于绝大多数科学家从未认真思考过它,反而是神学家试图用宗教来解
释它。
--
※ 修改:·Spivi 於 Jun  7 16:20:10 2017 修改本文·[FROM: 2607:fb90:80b6:5]
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niuheliang
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发信人: niuheliang (别问我是谁), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun  6 23:40:41 2017, 美东)

在计算复杂性中,有两类问题,一类是在多项式时间内能验证;一类是在多项式时间内
能解。

多项式时间内可验证的意义在于给定一个逻辑表达式,在多项式时间内算出其为真还是
假。真的对应一个定理。

这个逻辑表达式/定理如果由已知条件一步一步地在多项式时间内推导出来,可以看作
是机械地、或人工智能的。

如果“一眼”给出来答案或给出答案的关键步骤,然后验证的确正确。则称为创造性的。



【 在 ReedToBe (ReedToBe) 的大作中提到: 】
: 发信人: ReedToBe (ReedToBe), 信区: Programming
: 标  题: 来说说人的智能和人工智能的重要分别?
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jun  3 14:56:26 2017, 美东)
: 创造性?可啥是创造性?



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niuheliang
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发信人: niuheliang (别问我是谁), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun  6 23:44:46 2017, 美东)

数以亿计的神经元组成的神经网络在某种规模上能表达巨大的指数计算能力。这一指数
空间解NP时间问题没有问题。这是为何人脑能够屡屡给出神迹解决机械地方法解决不了
的问题的原因。

【 在 Spivi (肥德性) 的大作中提到: 】
: 现有人工智能都是基于数字计算机逻辑推理运算,逻辑只能产生旧的知识,所以没有创
: 造性。而人的思维是基于意识的想象力,能够产生从未被想到过的新想法,经过实践验
: 证就成为新的知识。意识的物理机制目前仍是不解之谜,意识之谜如此困难深奥以至于
: 绝大多数科学家从未认真思考过它,反而是神学家试图用宗教来解释它。



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※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 107.]

 
hangda
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发信人: hangda (杭大), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun  7 12:17:24 2017, 美东)

alphago下围棋,屡屡有人类无法理解的创新。
现在都是人类围棋高手学习电脑围棋。
--
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Spivi
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发信人: Spivi (肥德性), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun  7 16:24:03 2017, 美东)

人类目前对于神经元的工作原理连风都没有摸到,真正理解神经元需要量子物理的革命
性突破

人工神经网络完全是个骗局

[在  niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到:]
:数以亿计的神经元组成的神经网络在某种规模上能表达巨大的指数计算能力。这一指
数空间解NP时间问题没有问题。这是为何人脑能够屡屡给出神迹解决机械地方法解决不
了的问题的原因。
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Spivi
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发信人: Spivi (肥德性), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun  7 16:27:36 2017, 美东)

只是没想到过,而不是无法理解,机器因为计算精确不会疲劳,可以选择人类避免的下法

[在  hangda (杭大) 的大作中提到:]
:alphago下围棋,屡屡有人类无法理解的创新。
:现在都是人类围棋高手学习电脑围棋。
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Spivi
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发信人: Spivi (肥德性), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun  7 16:32:40 2017, 美东)


人类思维根本不是基于逻辑,逻辑是人类思维发展或发明的高级技能,而不是本质属性
,机器只能模仿这种高级技能而不是人类思维的本质,因为人类自己也不理解自己的本

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wey
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发信人: wey (wey), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun  7 17:09:01 2017, 美东)

说的是

【 在 Spivi (肥德性) 的大作中提到: 】
: 人类思维根本不是基于逻辑,逻辑是人类思维发展或发明的高级技能,而不是本质属性
: ,机器只能模仿这种高级技能而不是人类思维的本质,因为人类自己也不理解自己的本
: 质



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fengeer
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发信人: fengeer (千山万水), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun  8 01:16:16 2017, 美东)

大家都讲的这么高深。我就说一点现在人工智能专家提到的吧:人可以从简单的例子就
学会知识和技能。从小学到博士,没经过多少事,学的东西倒是很多很全,稍微做点事
就能用起来。

现在的人工智用小量例子学不到啥的,必须海量数据。而且它学的东西还不能积累,
不知道怎么符号化,从具体到抽象。

--
※ 修改:·fengeer 於 Jun  8 01:17:35 2017 修改本文·[FROM: 2602:0301:779f:4]
※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 2602:0301:779f:]

 
cocoa2009
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发信人: cocoa2009 (贪吃猫), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun  8 11:35:59 2017, 美东)

你祖宗替你学了绝大部分。

【 在 fengeer (千山万水) 的大作中提到: 】
: 大家都讲的这么高深。我就说一点现在人工智能专家提到的吧:人可以从简单的例子就
: 学会知识和技能。从小学到博士,没经过多少事,学的东西倒是很多很全,稍微做点事
: 就能用起来。
: 现在的人工智用小量例子学不到啥的,必须海量数据。而且它学的东西还不能积累,
: 不知道怎么符号化,从具体到抽象。



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niuheliang
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发信人: niuheliang (别问我是谁), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun  8 12:20:48 2017, 美东)

人大脑的运作和量子力学没有关系。

量子计算可能最终会很强大。不过在CS眼中,对智能的模拟,神经网络比量子计算要靠
谱得多。

神经网络的问题是训练不保证结果。不会开车的始终不会开车。绝大多数人类大脑都是
训练失败的例子,举例说绝大多数人不会下围棋,拿不到PhD。

神经网络应该尝试复制成功大脑的神经元之间的连接和大脑结构。

【 在 Spivi (肥德性) 的大作中提到: 】
: 人类目前对于神经元的工作原理连风都没有摸到,真正理解神经元需要量子物理的革命
: 性突破
: 人工神经网络完全是个骗局
: [在  niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到:]
: :数以亿计的神经元组成的神经网络在某种规模上能表达巨大的指数计算能力。这一指
: 数空间解NP时间问题没有问题。这是为何人脑能够屡屡给出神迹解决机械地方法解决不
: 了的问题的原因。



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Spivi
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发信人: Spivi (肥德性), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun  8 13:07:26 2017, 美东)

认脸人人都会,哪台电脑能到人的水平?

[在  niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到:]
:人大脑的运作和量子力学没有关系。
:量子计算可能最终会很强大。不过在CS眼中,对智能的模拟,神经网络比量子计算要
靠谱得多。
:神经网络的问题是训练不保证结果。不会开车的始终不会开车。绝大多数人类大脑都
是训练失败的例子,举例说绝大多数人不会下围棋,拿不到PhD。
:神经网络应该尝试复制成功大脑的神经元之间的连接和大脑结构。
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niuheliang
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发信人: niuheliang (别问我是谁), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun  8 14:00:12 2017, 美东)

脸盲没听过?公安摄像头抓逃犯没听过?


【 在 Spivi (肥德性) 的大作中提到: 】
: 认脸人人都会,哪台电脑能到人的水平?
: [在  niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到:]
: :人大脑的运作和量子力学没有关系。
: :量子计算可能最终会很强大。不过在CS眼中,对智能的模拟,神经网络比量子计算要
: 靠谱得多。
: :神经网络的问题是训练不保证结果。不会开车的始终不会开车。绝大多数人类大脑都
: 是训练失败的例子,举例说绝大多数人不会下围棋,拿不到PhD。
: :神经网络应该尝试复制成功大脑的神经元之间的连接和大脑结构。



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fengeer
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发信人: fengeer (千山万水), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun  8 17:14:28 2017, 美东)

这是问题所在啊。人有知识库,可以用符号表示知识来积累和继承。人工智能没有啊。
现在很前沿的课题就是怎么把端到端的学习(按例子学习)和按符号学习结合起来。

其实你看语音图像都是处理流数据,现在的神经网络做的就不错(有超过人的表现)。
NLP,就做的差多了。因为机器学不会语法和语义啊。按统计来处理语言的话,可能训
练数据还是不够大。

【 在 cocoa2009 (贪吃猫) 的大作中提到: 】
: 你祖宗替你学了绝大部分。



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skyeer
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发信人: skyeer (看到你的眼), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jun  9 17:49:30 2017, 美东)

您老也来点干货啊。光看到你充大头蒜了。

【 在 verdelite (石头) 的大作中提到: 】
: 一帮子井底之蛙。就13楼有点明白。



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ReedToBe
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发信人: ReedToBe (ReedToBe), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun 28 12:51:13 2017, 美东)

才发现没有语言就没有真假。于是不去构建或者发现两个结构的同构或者同态映射,也
就不存在真假问题。
能发现两个结构同构或者同态映射或者否定其同构或者同态,就是人的智能。
不能,就不是。
【 在 niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到: 】
: 在计算复杂性中,有两类问题,一类是在多项式时间内能验证;一类是在多项式时间内
: 能解。
: 多项式时间内可验证的意义在于给定一个逻辑表达式,在多项式时间内算出其为真还是
: 假。真的对应一个定理。
: 这个逻辑表达式/定理如果由已知条件一步一步地在多项式时间内推导出来,可以看作
: 是机械地、或人工智能的。
: 如果“一眼”给出来答案或给出答案的关键步骤,然后验证的确正确。则称为创造性
的。



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cocoa2009
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发信人: cocoa2009 (贪吃猫), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jul 14 02:20:02 2017, 美东)

神经网络和量子计算可以结合再一起。人大脑的运作未知。

【 在 niuheliang (别问我是谁) 的大作中提到: 】
: 人大脑的运作和量子力学没有关系。
: 量子计算可能最终会很强大。不过在CS眼中,对智能的模拟,神经网络比量子计算要靠
: 谱得多。
: 神经网络的问题是训练不保证结果。不会开车的始终不会开车。绝大多数人类大脑都是
: 训练失败的例子,举例说绝大多数人不会下围棋,拿不到PhD。
: 神经网络应该尝试复制成功大脑的神经元之间的连接和大脑结构。


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lsunspot
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发信人: lsunspot (小手), 信区: Mathematics
标  题: Re: 来说说人的智能和人工智能的重要分别? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jul 14 12:20:48 2017, 美东)

我认为是效率,规模和积累。算法上现在的DL很接近了

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☆ 发自 iPhone 买买提 1.23.06
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