牛津计算机系主任Michael：AI中符号主义和医疗神经网络应融合发展_mtc满堂彩官方下载

AlphaGo打败李世石的成就让业界对人工智能刮目相看，大家也对deeplearning（深度自学）技术既奇怪又困惑，激动的同时也面对着研究中的各种艰难。在人工智能与机器人峰会上，AlphaGo背后的团队DeepMind成员之一、牛津大学计算机系主任、Oxford-DeepMindPartnership负责人，AAAI、EURAIFellow迈克尔伍尔德里奇MichaelWooldridge，就人工智能研究的现状和未来、成就与挑战不作了报告报告共享。　　MichaelWooldridge回应，目前神经网络型人工智能还不存在许多容许，首先展现出在它们无法解读人类社会关系。而对于神经网络型的人工智能，比如AlphaGo，我们也无法解读它是如何思维的。

但是，人工智能要真是人类的尊重，它必需有这种被解读的透明度。　　不过，有意识的机器不会经常出现的，但在它经常出现之前，世界一定会有很多各种关于机器意识的迹象再行产生，我们会一蹴而就。　　哪些技术不切实际，哪些不不切实际？　　比如说深度自学和机器视觉，我们如何把所有这些技术需要融合在一起去构建人工智能？当中有哪些顺利的机会？这些技巧如何协助我们构建长年的人工智能的目标？　　强劲AI很得意，但很弱AI才是当下执着的　　对于很弱人工智能和强劲人工智能，这是一个很最重要的区分：强劲AI是通用型的，是归属于我们在好莱坞大片中看见的——比如说天空漫游2001的机器人，这些机器人是有自我意识的，是自律的，它根本就是一个人一样具备各种的功能。

　　但是，这个是一个很远的梦想，跑到这一步还有很长的路才能构建，同时这也不是我们现在人工智能研究的方向，目前来说大部分的研究都是集中于在我们叫很弱AI。　　很弱AI只不过它的目标没放到这么低和近，很弱AI让机器和电脑做到一些现在只有人脑或者是动物大脑做到的事情，所以说道很弱AI是专心于明确的任务上——我当然告诉很弱不相等它就没用，很弱也不是就那么更容易做到，只是说道针对性有所不同，所以很弱AI主要是针对于十分明确的任务。

　　计算机现在究竟擅长于做到什么？　　电脑实质上设计的原意是做到什么。电脑或者说计算机，如果不编程的话，只不过电脑就是按照一些仪器的指令来运算的机器，它可以按照你的指令去继续执行，继续执行的十分慢，它一秒可以做到上千万、上亿的数据。不过，电脑做到的一切都是必需要分解成到低阶非常简单而且是十分准确的指令。

所以，如果打破这些的话电脑就无能为力了，但是，人工智能上必需要归纳到这个指令上，那么，目前来说计算机能做到那些，无法做到哪些呢？　　电脑很更容易做到的是算术，比如说解决问题一些任务，人工智能基本上都能做到，往下就较为无以了。电脑可以做到算术，做到得又快又准，因为很更容易把算术的算式阐释成这种低接的指令，所以算术十分的非常简单，但是再行无以一点，比如说解决问题简单的问题——驾车，这个最近也早已攻下了，但是基本上是解题的一种任务，每个任务都是要把这个任务分解成非常简单的指令让计算机继续执行。　　有意识的机器最后不会经常出现吗？　　往北下就是有意识的机器，为什么这这么无以呢？比如说简单推理小说，比如说玩游戏，玩游戏一盘棋盘游戏要做到简单的推理小说，处置定义不明的问题——计算机要按照十分精准的指令继续执行，它继续执行得慢但是你这个指令要确切；另外还和感官有关，感官就是要解读我们周边的物理世界。　　但是这个感官对计算机来说是很难的，而且感官对于自我驾驶员的汽车来说是最好的一块。

比如说造车目前来说比较简单，只要你告诉驾驶员的规则那就很更容易，但是问题就是你驾车的过程中怎么感官周边的环境？另外就是辨别，辨别是没精准的规则的，很多时候要去看直觉、庞加莱，这对电脑来说是很艰难的。　　我们说强AI是一种有自我意识的物体，我实在强劲AI应当短期内会构建，而且我也不指出不会经常出现AlphaGo这样的事件就需要引领到强劲AI。换句话说，机器它需要对局，它需要辨识人脸，做到很多的任务，它做到很多很多东西都好加在一起也不相等它就内有意识。　　什么叫意识？我们也没办法辨别出有一种有意识的机器。

所以这种有意识的机器这会一夜之间经常出现，但未来不会经常出现。人也会魔术师，有意识的机器经常出现之前前面不会经常出现很多有意识的迹象，通过这种迹象来发售这种意识。

比如说我们今天来开这个不会，这就必须一种意识，我实在这种突破都十分的最重要，而且我实在这个对社会有变革起到，最后这种技术的变革使得人类更加身体健康，使得人类更加有能力去做到更加多高效的活动，政府和商业更加有效率，人工智能不会给我们带给更大的益处。

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