人工智能实用主义 vs 学习哲学
人工智能实用主义 vs 学习哲学
原文：https://medium.com/hackernoon/ai-pragmatism-vs-philosophy-of-learning-7a27cec4efee
所有的学习方法都有上限和下限。
深度学习确实融化了以前人工智能冬天留下的任何冰。这种方法通过新的洞察力和新的硬件的结合而被赋予了新的生命，对于今天人类工作人员所从事的许多任务来说是令人生畏的。人工智能几乎同时颠覆了每个行业。
从经济上来说，这是一件伟大和/或可怕的事情。从哲学上来说，它可能更加有限。深度学习似乎具有无限的学习能力，要在最广泛的应用中接近人类智能，我们将需要同等甚至更大创造力的进一步突破。
人工智能目前解决的最大(经济)问题是运动和机动性问题。敏捷机器人离成为现实不远了。这就是深度学习可以大放异彩的地方。深度学习是为机器提供肌肉记忆的好方法。它只是工作。
另一个不在炒作周期中的大问题是沉思。也就是说:电脑从来不会问为什么。沉思是我们聊天机器人和语音助手的差距。当我们开始解决这个问题时，我们肯定会遇到深度学习的缺点，并认识到它是拐杖。深度思考比身体活动更复杂。
我们可以在动物王国里看到这一点。只有大脑和社会结构大的动物才能够在镜子中辨认自己。作为人类，我们离通过符号交流的状态还有多远？日复一日，我们通过这个媒介学习、阅读、传递情感。我们必须用什么样的结构和形式来实现这个目标！
这就是我在看的地方。我的语音助手目前非常简单。至少我们现在有了使用人类声音的技术。除了几行程序化的问题，我不抱太大希望。
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