[問題] 通用人工智慧現在缺的是什麼?

看板DataScience作者 (達)時間4年前 (2019/11/19 17:17), 4年前編輯推噓13(13019)
留言32則, 16人參與, 5年前最新討論串1/1
現在還不能做出通用人工智慧 是因為 1.硬體還沒到位 2.還是硬體性能可能夠好了 只是人類專家還沒找到關鍵的演算法 第二種情形就類似說 以前有一部老電影《霹靂五號》 一台機器人只不過因為維修人員亂接電路 無意間做對了什麼事 就讓這台機器人產生了高階智慧 (意即同樣的硬體,只是因為線路/軟體的配置差異 就產生飛躍性的突破進步) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 211.72.78.253 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1574155032.A.56C.html

11/19 18:40, 4年前 , 1F
我覺得都缺,此外還缺好Data
11/19 18:40, 1F

11/19 19:13, 4年前 , 2F
硬體應該還好,缺一個學的起來基本常識的核心
11/19 19:13, 2F

11/19 20:11, 4年前 , 3F
做不出通用人工智慧是因為我們也不了解什麼是智慧
11/19 20:11, 3F

11/19 20:13, 4年前 , 4F
現在成果是用數據堆起來的 但生物的學習似乎不是這回事
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11/19 22:28, 4年前 , 5F
一個智慧 各自解讀 我覺得全家的自動門 也是人工智慧
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11/19 23:36, 4年前 , 6F
高煥堂常說的「AI神鷹」?
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11/20 10:01, 4年前 , 7F
可能不能依賴深度學習來達到...雖然現在深度學習能完
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11/20 10:01, 4年前 , 8F
成很多以前作不到的事情。三樓四樓正解。
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11/20 13:53, 4年前 , 9F
更正確來說,我們現在連什麼叫做有意義的資訊都沒辦法
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11/20 13:53, 4年前 , 10F
準確定義了,就不用提到什麼叫做知識了。20世紀初,夏
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11/20 13:53, 4年前 , 11F
儂定義了什麼叫有效的資訊後,後來的研究都是無關資訊意
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11/20 13:53, 4年前 , 12F
義的,但是人類的資訊理解還包含意義跟效果。更深層一點
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11/20 13:53, 4年前 , 13F
,我們有沒有辦法把文化的含義數學化,這才是根本的問題
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11/20 13:53, 4年前 , 14F
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11/21 00:11, 4年前 , 15F
缺在它還不夠通用~
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11/22 02:28, 4年前 , 16F
No Free Lunch Theorem (?)
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11/24 02:07, 4年前 , 17F
缺訓練資料啦
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11/27 11:18, 4年前 , 18F
運算資源其實也沒有真的很充沛,想做研究但是算太慢 = GG
11/27 11:18, 18F
知名研究機構和大型企業 它們的運算資源應該都很夠 ※ 編輯: dharma (211.72.78.253 臺灣), 11/28/2019 16:17:47

12/02 23:48, 4年前 , 19F
缺錢XD
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12/03 16:47, 4年前 , 20F
會覺得資源很夠的應該是沒在大公司工作過,連Google這樣
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12/03 16:48, 4年前 , 21F
的公司,之前研究員演講的時候都說當你的公司同時有數百
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12/03 16:49, 4年前 , 22F
個project在同時進行的時候還是一樣要排隊搶GPU,除非你
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12/03 16:51, 4年前 , 23F
的計畫主持人特別有政治實力,能讓開發team獨佔運算資源
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12/03 16:52, 4年前 , 24F
不然你想用運算資源就是要排隊,哪有無限制讓你用這種事
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12/08 19:13, 4年前 , 25F
一堆失真的資訊才是問題點
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12/14 12:51, 4年前 , 26F
硬體發展的速度真的比軟體快,所以很難怪硬體不夠快
12/14 12:51, 26F

12/14 12:52, 4年前 , 27F
就算家用電腦慢,那超級電腦總夠快了吧?
12/14 12:52, 27F

12/19 20:54, 4年前 , 28F
等量子電腦出來創世紀?重現2014GPU的榮景?
12/19 20:54, 28F

02/23 12:39, 5年前 , 29F
國際對ai沒有一個定義 導致訓練各自進行 各自看不
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02/23 12:39, 5年前 , 30F
到訓練成果
02/23 12:39, 30F

04/18 11:52, 5年前 , 31F
通用智慧光是接收資料要多大到能判別所有情況 就沒辦法丟
04/18 11:52, 31F

04/18 11:52, 5年前 , 32F
給算力去處理了 更何況開發出最基礎的演算法
04/18 11:52, 32F
文章代碼(AID): #1TqxCOLi (DataScience)
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