目前，人工智能已經(jīng)成為“顯學(xué)”，各種關(guān)于人工智能的討論非常多熬拒，觀點(diǎn)各異。
首先要明確一點(diǎn)映九，那就是目前的人工智能的核心學(xué)習(xí)方式是“表征學(xué)習(xí)”梦湘。
簡單的說所謂的“表征學(xué)習(xí)” 有點(diǎn)類似于我前天說的“自然學(xué)習(xí)法”，就是說件甥，機(jī)器是從經(jīng)驗(yàn)中不停分析輸入來學(xué)習(xí)捌议，比如說要機(jī)器人認(rèn)出一只貓，那就要輸入龐大數(shù)量的貓的照片來給它認(rèn)引有，讓機(jī)器構(gòu)建貓這個概念瓣颅，然后再用加強(qiáng)學(xué)習(xí)的方式，比如說讓機(jī)器不斷的去看圖認(rèn)貓譬正，對了就獎勵宫补，錯了就懲罰，經(jīng)過海量信息的訓(xùn)練曾我，它就掌握了這個技能粉怕。這也就是為什么圖形處理芯片在人工智能行業(yè)中如此重要的原因。
然后要明確一點(diǎn)抒巢，那就是目前的人工智能是無法超越人類的贫贝，因?yàn)槟壳暗娜斯ぶ悄軕?yīng)用都是弱人工智能。
所謂的弱人工智能蛉谜，就是說某個機(jī)器人的智能只能應(yīng)用于特定行業(yè)稚晚，特定領(lǐng)域，比如說打敗柯潔的下圍棋機(jī)器人型诚，它只會下圍棋客燕，你叫他去打羽毛球，那它就瞎了狰贯。
目前也搓，人與機(jī)器的最大差別就在于赏廓，人有舉一反三，歸納成體系的能力傍妒，而且能夠理解一定語境下的暗示楚昭，而機(jī)器人還不行。我們現(xiàn)在應(yīng)用的人工智能都是在特定領(lǐng)域中的拍顷，而不是通用智能抚太，如果有一天機(jī)器人能夠達(dá)到通用人工智能的地步，那么它就會真正的像一個人類一樣思考了昔案，而現(xiàn)在尿贫，它也只能作為一個輔助的角色存在。
