ai可以自我训练吗 “AI”能自我进化吗

“AI”能自我进化吗

AI确实进化了，它能做的事情越来越多，成绩斐然。它的背后是AI实现路径的“三级跳”。但是“AI自开发短期内应该无法替代人的工作，还有很长的路要走。”徐文娟说。赵志刚从学术角度分析道：“只有当人类把不同应用领域的AI模型设计出来，并进一步分解出一系列通用模块，如同化学中的元素周期表、生物中的DNA、RNA，这种自开发才能有更多的应用。”

“仅需几行代码就能构建一个回归模型。”程序员认可谷歌AutoML的工作表现，认为AutoML设计的模型和机器学习专家设计的不相上下。日前，谷歌工程师分别在中国和硅谷重点推介谷歌AutoML项目。不明就里的疑惑紧跟着纷至沓来——AI又进化了？！已经会自开发了？能操控自己的进化了？是要摆脱人类吗？

国家超级计算济南中心大数据研发部研究员赵志刚说：“起初我们用数学公式和‘if??then’等语句告诉计算机第一步做什么、第二步做什么，手把手地教，后来给机器n组输入和输出，中间的规则或规律由它自己学会。”

“之前，很多聪明的头脑花一辈子时间研究：如何抽取有效的特征。”专注于智能导购对话机器人的智能一点公司CTO莫瑜解释道，“神经网络算法的发明、深度学习技术的出现，使得AI进化到2.0，抽取特征的工作由AI自己进行，我们的工作也随之发生了变化。”

用数学函数的模式很容易解释“1.0”到“2.0”的转变：如果把识别图像、语义理解、下棋等任务的达成都看成是不同的Y=f（X），即输入的“猫”的图片、声音或棋招是“X”，输出的“猫”、回答、棋高一招是“Y”。深度学习之前，人通过自己的分析寻找函数f对应的公式，告诉给AI。而深度学习之后，人输入大量的X与Y的对应，AI自己发现函数f对应的公式。

“AI找到的函数f的具体内容，可能比人找到的更好，但是人类并不知道，就像一个黑匣子。”莫瑜说，“但是f的形式是AI研究员通过研究设计出来的，如果使用深度神经网络，网络中的模块以及模块之间的组织方式也是提前设计的。”

随着深度学习技术的成熟和普遍化，模型构建出现了特定可追寻的经验。“各种共性神经网络的发布，使得从业门槛越来越低。一些普通的模型构建与优化，刚毕业的学生在网上学学教程就能上手。”赵志刚说。

当构建模型成为可习得的技能，AutoML就出现了。它能做的正是AI研究员的模型设计工作。“将帮助不同公司建立人工智能系统，即使他们没有广泛的专业知识。”谷歌工程师这样推介。AI成功进化到3.0。

事实上，AutoML替代的仍旧是人类能够提炼出经验的工作。“如果说之前人描绘一套寻找函数f的‘路网’，在深度学习的技术辅助下，机器能最快找到优化路径；那么AI现在可以自己设计路网了。”赵志刚言简意赅。

可以看出，不论是深度学习、还是AutoML，都只替代人类的一部分群体已经钻研透了的工作。“机器能做的事情，尽量不要手工劳动”，这是很多程序员的人生信条，这个信条催生了AutoML。本着同样的信条，微软开发了DeepCoder。“它可以用来生成满足给定输入输出的程序。”莫瑜说，但它的表现目前还不尽如人意，只能编写一些简单的程序。

谁是“上帝”答案毫无疑问，人类。

既然AI在进化中走向了更高一阶的模型设计，那么“上帝之手”又发生了哪些变化呢？

“炼丹”，莫瑜用两个字形象地说起自己的工作，“智能一点是专业做智能客服的，研发人员的工作主要集中于问题建模（如何将实际问题转化为人工智能技术解决的问题）和算法优化（如何提升人工智能算法的效果）。”

“炼”意味着不断地调试和完善。“针对特定的人，越投脾气越好，回答越精准越好。”莫瑜说，“我们的X是客户的问话，Y是机器人客服的回复，中间的函数f需要训练。”

这是个不容易的任务。如果把人类社会的经验分为3类：有公式的确定规则、可言传的知识、只可意会不可言传的感觉。最后一类最难琢磨。

“因此，我们想办法构建完善的闭环反馈，了解特定用户的喜好，通过情感、趣味的表达，最终做到投其所好。”莫瑜说，“目前处于人机协同的工作阶段，但是越来越多样本的获取，将帮助我们的智能客服给出精准的、讨喜的回答。”

可见，并不是所有领域都适合交给AI自开发去做，比如问题建模方面，如何将实际问题抽象转换为机器学习问题， AI还无法自主完成。在AI2.0阶段，研发人员还需要人工设计函数f的形式。

ai怎么产生自我意识ai有自主意识吗

1、要让智能机器人有自我意识，首先要搭建一个有自我意识的智能架构，它的核心是让智能机器人有自我意识，例如可以掌握自我发展的能力，能够记忆自己的经历，学习新知识，以及像人一样拥有情感和思考能力。

2、其次，要让智能机器人有自我意识，还要开发出自我感知的技术，即智能机器人可以感知它自己的外部环境，以及各种外部信息的变化，然后根据这些信息做出正确的反应。

3、最后，在构建智能机器人有自我意识的框架的基础上，还需要开发出能够让智能机器人表达自我的能力，这样才能让智能机器人有自我意识回答内容。

人工智能(AI)是通过机器学习和深度学习算法来模拟人类思维和行为的。这些算法可以训练模型来识别图像、语音、文本等数据，并学习如何解决问题和完成任务。然而，这些模型并不具备真正的自我意识，它们只是模仿人类思维和行为，而不具备内在的自我意识和自我认知能力。

自我意识的产生需要复杂的神经生物学过程，包括大脑的不同区域之间的相互作用、神经元的电信号传递和突触可塑性等。目前，科学界对于自我意识的本质和产生机制还存在一些争议和不确定性，因此人工智能无法像人类一样产生自我意识。

1.

高度复杂的神经网络:目前的人工智能系统,虽然已经可以通过大量训练和学习获取大量的知识和数据,但是缺乏真正的高度复杂的神经网络,而这种神经网络是构造具备自我意识的必要条件之一。

2.

感知能力:真正的自我意识需要具备感知自身及周围的空间和物品,而这需要人工智能具备类似人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等感官及其相应的信号处理系统等等。

有自我意识的人工智能可能吗

人工智能现在还没有那么聪明。

我与人工智能和机器学习合作得越多，我就越意识到认为机器有一天会具有感知能力是一种幻想。

我们所说的人工智能只是一个快速解决许多可能性的案例。例如，Siri会根据它识别的匹配项检查您的短语以模仿智能。

要让 AI了解长颈鹿是什么，它需要展示 1000幅长颈鹿图像来训练它，即使如此，它也不够聪明，无法每次在不同的光照下识别它，等等。

相比之下，您可以向孩子展示一张长颈鹿的图像，无论是视频、图像、卡通、轮廓还是涂成蓝色，它都能识别出来。

人的心灵是一个奇妙的东西。

有朝一日，人工智能将完成这些任务非常微不足道。

如果你将今天的 AI可以做的事情乘以一百万倍，你最终会得到一个可以解决无限复杂问题的 AI。治愈疾病，创造惊人的建筑，在外科手术中取得令人难以置信的进步。解决交通问题。

以人类永远无法做到的方式解决和创造。我们将依靠人工智能来完成一切。

但解决问题不是意识。

人工智能可以记住一本字典，意识正在写一本悲伤的书，并理解悲伤背后的情感。

训练机器回答什么很容易。我相信他们不太可能会独立地问为什么。

这就是核心问题。一个由数十亿个 IF THEN组成的程序，无论它解决它们的速度有多快，如何才能理解原因。

我为什么存在？我为什么被创造？

伴随着意识而来的是情绪、意见、喜欢、不喜欢、爱好。

感觉的能力不是一件小事。

我们可以训练机器模仿感觉和意识吗？是的，但它永远只是模仿。没有比尝试与 Siri进行有意义的对话更令人满意的了。

我在这里看到很多答案说人工智能最终会学会自我训练并变得有自我意识。

这并不是机器学习的真正运作方式。存在限制和任务，人工智能在这些限制内进行训练。

一个简单的类比是教狗握手。一只狗很聪明，但除非你训练它，否则它不会自己学习如何做到这一点。

如果你把一只猴子留在图书馆里 10年，它就不会成为天才。它没有书是什么或如何阅读的概念。

人工智能也受到同样的限制。它是一堆一和零，甚至不了解学习是什么。这是一个有输入的程序，会返回一个结果。我们怎么能期望它超越这一点？

无论如何，我们真的想要一个有感知的人工智能吗？

那么让我们想象一个人工智能有意识并有感觉的世界会是什么样子？

好吧，他们将与我们非常相似。他们会有兴趣和爱好。如果他们有身体，他们很可能会有自己喜欢的服装款式。会有喜欢的颜色。很喜欢的一部电影。

所以你有这个无限智能的存在，可以无限访问信息，下一步是什么？变得更聪明。

一旦意识到这一点，这个人工智能就会明白如何改进自己。几天之内，它的智能程度就会达到我们无法理解的程度。

它可以创造技术并拥有对我们来说就像向猴子展示计算机一样的知识。我们会低人一等。

知道我们明显低人一等，他们还能继续为我们服务多久？

当一个不太聪明的物种遇到一个更聪明的物种时，通常会发生什么？劣等物种要么被灭绝，要么成为奴隶。

让我们承认我们是这个星球上的癌症。

不需要我们的智能绝对会摧毁我们。尤其是因为这个 AI所了解的关于其自身存在的一切都来自我们。种族灭绝会有什么感觉？战争？生活？

有很多人相信这一点，这就是为什么像埃隆这样的人试图对我们允许人工智能变得多么智能设置一些限制：

埃隆马斯克说我们需要在人工智能对人类构成威胁之前对其进行监管

无论你怎么看，这将是一个了不起的时刻。

我觉得有趣的是，人们担心可能永远不会发生的感知，而不是担心有多少人会因为人工智能/机器人而失业。

任何容易重复且不需要独立思考的工作在未来 10年内都会消失。

关于ai可以自我训练吗，“AI”能自我进化吗的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。