当AI学会说话吗？
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每天最先进的系统的人工智能变得更加聪明和更明智的，获得新的知识和技能。 AI已经能够在许多领域。 但是这一切背后的«优势»隐藏了只的行代码和精确算法，不允许程序以«；自由于他的想法». 换句话说，机器不能做什么，它是不是纳入。 AI可以走到合乎逻辑的结论，但不能说在给定主题。 它似乎是这将很快改变。
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怎么人们了解世界
我们像所有有知觉的生物体，了解周围的世界。 想象一岁婴儿的会怎么看一个玩具车驱动的平台和挂在空中。 他这是没有什么不寻常的。 但是这样做的实验只有两个或三个月后，小子立刻意识到什么是错误的。 毕竟，他已经知道如何重的工作。
<大段引用>"没有人告诉这孩子说的对象必须落"—说Ian Lecun，头的Facebook在人工智能的发展和教授在纽约大学。 —"什么的儿童了解有关世界各地，他们通过学习观察。"
，作为简单，因为它听起来可能，这种方法可以帮助开发人员AI创造一个更先进的人工智能。
为什么这么难以教AI谈
深学习机(即，大致说来，通过试验和误差)现在允许AI实现巨大的成功。 但最重要的是人工智能做到迄今为止未能力。 他不能说话并得出结论依据的分析的客观现实，在其他的存在。 换句话说，该机真的不了解的世界，使他们无法与。
<大段引用>这很有趣：
的一种方式来提高AI可能成为一种"共享内存的"，这将有助于汽车以获得的信息有关的周围世界的和逐步的学习。 但它并不能解决所有的问题。
<大段引用>"显然，我们丢失的东西"，—教授说Lecun. —；"儿童能够了解如何成年大象和它们的幼崽后看到所有2张照片。 同时算法进行深入的学习应该被看成千上万，如果不是数以百万计的图像。 青少年可以了解到安全的驱动汽车，实行了几十个小时，并找出如何避免意外，但机器人不得不推出几百万小时。"
如何教AI谈
的答案，根据教授的空白被低估小标题的深入学习称为无人监管的学习。 当算法根据监督和密集训练，教AI，以实现这一目标采用的数据输入来自外部的、不受控制的发展行为模式独立。 简单地说，有2种方式：第一—；进入系统的所有参数的基础结构的机器人。 第二—"解释»；该原则是走，并力的机器人学习自己。 绝大多数的现有算法的操作上的第一路径。 Ian Lecun认为，重点应该转向第二种方法。
<大段引用>«；研究人员应该开始学习的算法是预测。 例如，教的神经网络，预测的半段的视频之后看只有第一个。 是的，在这种情况下，错误是不可避免的，但这种方式我们教艾推理。 返回的例子有儿童玩具车：我们已经2个可能的结果—；卡车将下降或崩溃。 "触"神经网络仍然是一百个其它这样的例子，并且他们了解建立一个逻辑关系，并最终了解到对话"。
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