给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。
AI领域，尤其是深度学习领域，正处于一个转折点。我们要么要突破到另一边——深度学习变成深度理解——要么继续轮换我们的集体力量，浇灌价值数万亿美元的计算，让Alexa假装知道你的内容，并提高1%。说。
稳健公司首席执行官兼联合创始人加里马库斯。AI表示，这只是对正在发生的事情的总结。人工智能开发人员和研究人员需要增加他们的方法，然后才能实现“健壮”人工智能的任何真正进展。
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马库斯本周早些时候在arXiv上发表了一篇新论文，题为“人工智能的下一个十年：迈向强大人工智能的四个步骤”。在这份长达55页的文件中，他总结了2019年“AI辩论”期间自己和Yoshua Bengio之间的最新争论，并进行扩展。
马库斯说的要点被总结为他对脸书人工智能团队成员的单引号：
越来越多的证据表明，最先进的模型已经学会在数据集中使用虚假的统计模型……而不是像人类一样灵活、概括地学习意义。
换句话说，就像鸡玩井字游戏一样，AI完全不知道自己在做什么。它只是修改和重复它被编程来执行的任何操作，直到人们确定“参数”来适当地调整他们的行为。
马库斯认为人工智能没有实际的理解，因为它没有世界的内部模型，也没有它如何像人类一样工作，以及其中的对象是如何工作的。他说，处方是一种混合开发范式，结合了深度学习和认知模型方法。他写道：
我们必须集中精力开发一个用于构建系统的框架，该系统可以常规地获取、表示和操作抽象知识，并使用这些知识来构建、更新和推理外部世界的复杂内部模型。
这种方法偏离了许多初创公司、大型科技公司和致力于创造“人工智能”或超人AI的组织的“天空工作”。
相反，马库斯主张发展重组，即在我们进入超级智能机器时代之前，将可实现的中间目标与“下一个AI”结合起来。为此，他写道：
让我们称之为稳健人工智能的新水平：虽然它不一定是超人或自我完善的智能，但可以依靠它以系统可靠的方式将其知识应用于广泛的问题，并从各种知识中综合知识。来源，这样它就可以灵活动态地推理世界，把在一个环境中学到的东西，以我们期待普通成年人的方式，转移到另一个环境。
问题的本质是深度学习不是人类推理的好的近似方法。在丢下正确的命令去“触发”智能音箱的正确响应之前，摸索了几种不同的命令的人，解决了AI无法“理解”的问题。
当Google Assistant或Alexa不能处理有意义的命令但没有使用正确的单词时，它的反应和我们按错触摸板上的按钮没有什么不同：没有意义或智慧。
我们之前说过，大部分AI要么只是大量数据的输出漏斗，要么就像魔术师一样，让人眼花缭乱，迷惑不解，让他们看起来好像把机器人从帽子里拽了出来。事实是，所有人都害怕的Alexa、GPT-2文本生成器和Telsa的自动驾驶系统都是小马。
本文就为大家讲解到这里了。标签：