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本文目录

1. 谈谈在人工智能飞速发展的条件下，如何认识物质与意识的关系
2. 人工智能会思考问题吗
3. 人工智能面临大挑战，研究人员重新思考如何真正智能化？
4. 为什么人工智能有自主思考

谈谈在人工智能飞速发展的条件下，如何认识物质与意识的关系

人工智能是部分人利用数据处理，智能推理的办法，运用逻辑思维的方式方法将对某一个领域的科技智能化而制造出的机器；它的优点就是快速准确，甚至于某些方面超越人的思维，但它也有局限性，虽然有的地方能胜过人脑，也只是某一个领域而已，不能替代人脑的全部，人工智能是结合人类的思维而制造出的机器，是物质的属性，人脑却是意识的范畴。物质和意识的关系是物质决定意识，意识对物质具有反作用；但是意识所能反映的只有物质，没有超越物质的意识。

人工智能会思考问题吗

目前人工智能发展仍然面临的挑战是如何更好地理解机器的思维过程，以及它是否与人类处理信息的方式相匹配。深度神经网络经常被认为是目前人类决策行为的最佳模型，在一些任务中达到甚至超过人类的表现。然而，即使是欺骗性的简单视觉辨别任务，与人类相比，人工智能模型也会显示出明显的不一致和错误。

目前，深度神经网络技术被用于人脸识别等应用，在这些领域非常成功。但科学家们仍然没有完全理解这些网络是如何处理信息的。

在这项新的研究中，研究小组通过对深度神经网络得到的视觉刺激进行建模，以多种方式进行转换，从而解决了这一问题，他们可以通过处理人类和人工智能模型之间的类似信息，来证明识别的相似性。

研究人员表示，在建立“像”人类行为的人工智能模型时，例如，只要看到一个人的脸，就能像人类一样认出来，必须确保人工智能模型使用与另一个人相同的信息来识别它。如果人工智能不这样做，可能会有这样的错觉：即该系统的工作方式与人类一样，但随后发现它在一些新的或未经测试的情况下会出错。

研究人员使用了一系列可修改的3D面孔，并要求人类对这些随机生成的面孔与四个熟悉身份的相似性进行评分。然后他们用这些信息来测试深度神经网络是否以同样的理由做出了同样的评价。这样不仅测试人类和人工智能是否做出了同样的决定，而且还测试它是否基于同样的信息。

更重要的是，通过这种方法，研究人员可以将这些结果可视化为驱动人类和网络行为的三维面孔。例如，一个对2000个身份进行正确分类的网络，是由一张严重漫画化的面孔所驱动，这表明它识别的面孔处理与人类非常不同的面部信息。

研究人员希望这项工作将为更可靠的人工智能技术铺平道路，使其行为更像人类，并减少不可预测的错误。

人工智能面临大挑战，研究人员重新思考如何真正智能化？

人工智能分三个层次。

高层，和人类中工程师科学家的意识一样，能学习未知的现象挖掘内部规律，然后发明解决问题的方法。这是创造性思维和学习思维，即:能用新方法解决新问题。

中层，和人类中的技工一样，把工程师提出的所有已知工艺和方法用于解决遇到的各种问题，即:能用现有方法解决新问题。

下层，和现有加工中心和自动化设备一样，用同样的方法重复解决同样的问题。

现在的人工智能，能达到中层水平，就有百分之五十以上的人类工人失业，达到高层，人工智能将代替人类统治地球。现在人工智能正由下层向中层发展。

中层人工智能，在封闭环境中，若几乎没意外情形，则较易实现的。这是目前人工智能的最高水平。

中层人工智能，在面对开放环境时，意外情形一旦发生，人工智能将无所适从。所以，此时的人工智能必须升级到高层的人工智能。所以，能否适应开放环境，是中高层人工智能的判断标准。而象人类意识一样面对数据库中没有的案例时能一样分析，判断，试验，正式行动的功能性要求，就是高层人工智能所面对的瓶颈。解决这个瓶颈，必须在程序中设计出与人类的思维本质，存在和世界的本质，在事实上相符的前提下的最简算法。

为什么人工智能有自主思考

人工智能的原理就是利用大量数据和算法，让机器变得更智能，更像人，而大量数据就是其数据库中有足够多的数据，像阿尔法机器人，背后有着庞大的围棋案例数据，这些数据肯定比选手一生下的围棋还要多很多，完全不是一个两级的的，而算法就是，通过数据找规律，因而机器人就有了学习能力，在围棋中，无论对方走哪一步，人工智能就已经算到后面几十上百步甚至几百种走法，那肯定足以秒杀人类。

像无人驾驶也是这样，一般会通过程序写好相应的规则，在通过输入大量数据进行验证，然后通过高级算法，让驾驶汽车自动识别道路情况。

未来人工智能会更加智能，因为我们的数据每天都在爆发式增长，只要我们提高算法的可行性即可。

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