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[法甲联赛下注]什么叫「真的理解」?我们对 A

文章来源:http://www.cityml.com 发表时间:2020-04-21 作者:[db:作者]

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作者 | Thomas G. Dietterich

编译 | Fawn

编辑 | 丛末

AI 领域所取得的最新进展给 AI 系统带来的进步,举世瞩目,但是仍有一些批评者声称,即便如此,这些系统仍旧无法实现“真实”、“准确”、“可信赖”的理解。

在他们看来似乎 AI 系统必须是万能的,才能真正被人类称为“理解”。

Thomas G. Dietterich 是 机器学习领域的奠基人之一,针对这个问题,他认为对AI系统的这种要求有点过分,因为我们对人类自身也没有这么高的标准。

他指出,“理解”以一种连续的能力谱而存在,比如大部分人对“水”的理解,可能限于水的一般属性,而不知道水的导电等属性,但我们只会认为他们对水的理解不全面,而不会说他们的理解不“真实”、“准确”、“可信赖”。

因此,我们同样应该以这种态度来评估 AI 系统。

他既不赞成“如今的基于深度学习的系统没有表现出真正的理解,因此应放弃深度学习”的观点,也反对 “当今基于深度学习的系统已经取得了巨大进步,进一步研究它们将‘搞定智能’”的观点。

作为机器学习领域的奠基人之一,Thomas G. Dietterich的研究贡献主要包括将纠错输出编码应用于多类分类问题,他发明了多示例学习、层次强化学习MAXQ框架及将非参数回归树整合到概率图模型中的方法。此外,Dietterich教授也参与撰写了美国白宫发布的两份重磅AI报告:《为人工智能的未来做准备》和《美国国家人工智能研究与发展策略规划》。

一、关于“理解”之争

运用“真实”、“准确”、“真正”这类词意味着“理解”是二元的,即:一个系统要么能“真正”的理解,要么不能。这种思维方式的纰漏在于,人类的理解也是不完整和不完美的。

Thomas G. Dietterich 教授主张“理解”以一种连续的能力谱而存在。比如,对于“水”这一概念,很多人能想到水的性质:潮湿、可饮用、植物必需、遇冷结冰等等。但同时,很多人并不知道,水也是一种电导体,因此淋浴的时候不能使用吹风机。即便如此,我们也不能说这些人没有“真实”、“准确”、“真正”地理解 “水”,只能说他们的理解是不全面的。