有什么替代“人工智能”的好选择?


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我读了一篇非常有趣的文章,名为“停止称之为人工智能”,该文章对“人工智能”这个名称提出了引人注目的批评。

  1. 智能这个词是如此广泛,以至于很难说“人工智能”是否真的是智能的。因此,人工智能往往会被误解为复制人类智能,而这实际上并不是人工智能。

  2. 人工智能并不是真正的“人工”。人工意味着对某物的伪造,这并非人工智能。

“人工智能”一词有哪些好的替代选择?(好的答案不会随机列出名称;它们会为他们的替代名称为何是一个好的名称提供理由。)


用人为的人工制造的(相对于自然界而言,这是从自然界中排除人类的,这是自相矛盾的),这似乎很准确。人工不是同构,就是假货或模仿品!
Soleil,

Answers:


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人造的据说源自拉丁文“ artificium ”,意为手工之类的想法。因此,人为的是正确的用法,算法可被视为与信息(即物质)的物理表示相反的信息环境中的“伪像”。

但是,我同意人工的使用是有问题的,因为如果要实现强大的人工通用情报,“人工”就会受到污名化,这可能会对人格产生影响。

我个人的感觉是我们应该使用:

  • 算法智能

这是功能定义,因此比“人工”更有意义。另外,“算法”是一个中性术语,提供了关于这些系统的非常准确的描述。


在所谓的“智能”方面,您可能需要看一下“ 有限理性”的概念。对于“智能”,没有硬性定义,只是在不确定情况下决策方面的最优程度。

因为这对于任何未解决的问题都是主观的,所以使用了修饰符,因此我们将AI称为“强”或“弱”。这些术语还用于描述某些类型的问题(例如,非偶然性,完美的信息游戏,如Checkers)的解决程度。复杂性理论将为这个概念提供更多的启示。

有关“人工”的​​更多见解,您可能会发现关于图灵测验的哲学渊源的问题很有趣,因为它部分地涉及“事物”的含义。(古希腊语中有多个词。)


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我认为“算法”不是中立的术语。也许这是一个比人工术语更不含糊或更具体的术语。
nbro

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@nbro好点。最近,“算法”一直在对偏见等问题进行审查。(如果计算
主义者

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Google将“人工”定义为人类创造的东西,而不是自然发生的东西,因此我不会说这太糟糕了。

但是,考虑到这个问题,您也许可以说“智能机器”,因为它们实际上就是这些天。

人工智能是一个很宽泛的术语,它早于现代人工智能,诸如机械木制机器人之类的简单事物被认为是人工智能。

https://zh.wikipedia.org/wiki/时间线_艺术_情报


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为什么 “智能机器”会更好?那不是模棱两可吗?
神话

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我怀疑Google是否有定义。请确保引用原始来源。
马丁·托马

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有几种表达常被用作人工智能的同义词,但如今,最常见的表达可能是机器智能计算智能

但是,这些表达式的定义不明确,因此并非所有人都同意它们是可互换的,但是我们都可以同意这些字段(无论我们认为它们是否相同)彼此之间非常相关(并且它们重叠)。

而且,这些领域也随着时间而发展,它们包含其他领域的技术,这使得对其进行定义变得更加困难。更具体而言,最初,AI主要基于符号和逻辑的操纵,但如今,AI主要是机器学习统计,尤其是深度学习

此外,“ 人工智能”一词显然是在“ 控制论”一词之后提出的,有人可能将其视为构建智能系统的首次认真尝试。


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这些是正确的。人造意味着它可以在人造硬件上运行。没有理由在自然过程之间进行区分。

此外,术语“ 智能”也不是很精确。在mowgli,猴子,乌鸦,普通游戏bot等之中,什么才是或多或少有智慧?值得一提的是,一些关于数据的学习在这里发生。

最好的选择是Mashine学习,但是同样,像“人造材料”这样的Mashine无关紧要。

所以我的定义是:算法学习。


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乔什·沃思(Josh Worth)在他的《停止将其称为人工智能》一书中对使用人工智能一词提出了批评,但是在处理该术语时有一些警告。(一个是URL路径中的错字。)

问题不是人工智能这个词。它是在媒体下(有时在学术文献中)在其下收集的。

人工不清楚?

术语“ 人工”不是特别模棱两可或不准确。正如沃思所言,人造的并不意味着假货。它只是意味着它不是来自自然过程。高端人造花的生长感觉和气味。人工飞行现在称为飞行。我们不再将鸟类视为飞行的独家飞行员,因此飞行一词已更改为包括称为飞机的人造物体。

人们通常不会错误地将形容词人工放在旁人的能力上,因此不会出现错误估计的趋势。但是,使用术语“ 人工智能”存在问题。总体陈述中的价值是正确的。误用这个术语可能有两个分支。

定义情报

一个问题是“ 智能 ”一词。我们看到的定义存在很大问题。有些是完全错误的,可以通过大量的反例来证明。此外,定义往往是定性的,即使不是不可能量化也很难。

有些人建议对学术界进行标准化测试以量化智力。如果我们使用这个词的定义,从坚定的g因子拥护者那里来看,人工智能是一个目标构想,并且几乎没有什么可以近似的。基于大学董事会测试的高分,尚未有任何计算机系统被一所主要大学录取。

如果我们以学习能力为标准,那么苍蝇就很聪明,因为它们经常从一种特警策略变化中学习,以避免被激怒的人压扁。学习本身不能充分描述人类智力的原因还有其他一千个。上瘾的成瘾者可以学习如何在没有工作的情况下进行购买。我们不会将其描述为智力,而是功能障碍。

术语的过度包容性使用

贪婪导致了另一个问题。为了在被认为是有利可图的技术扩展方面以专家的身份出现,一些不了解该主题的人有时会提出猜测,就好像它是同行评审的事实一样。几个世纪以来,这一直是热门话题的典型代表。通常,对等验证的带宽不足,无法解决一小部分公开可用的信息。Web发布只会加剧此问题。

这种令人垂涎的专家声誉的结果是以人工智能的名义收集了许多不聪明的东西。

  • 多维控制系统
  • 蛮力搜索排列
  • 通过统计分析样本数据做出决策
  • 收敛到定义的最佳行为的参数化功能网络

上面那些没有组成

  • 认识,
  • 理解,
  • 复杂的建模和此类模型的使用,
  • 语义映射
  • 理性推论
  • 或其他一些明显独特而广泛的适应形式

具有真实人工智能的技术不应该包含在内。但是,那些开发了控制系统,搜索,参数化函数收敛和统计的理论的人,或者开发了使用该理论的工作系统的人都是聪明的,而不是人为的。

上面的四个术语可能会将其与生物学领域之外的真实智能系统区分开。

  • MDC —多维控制
  • BSS —暴力搜索
  • NBL —基于网络的学习
  • SDS —统计决策系统

看来,具有三个单词并形成不同首字母缩写词的术语会越来越远。


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机器智能

我认为,情报不是专有实体,仅意味着生物。

实际上,人类智能的起源尚不清楚。尚不知道我们是否可以仅通过固定真实大脑的相应分子来生成大脑(即使在理论上也如此)。即使我们能够做到这一点,构成真正的智能还是人工智能仍然非常朦胧。

我认为“机器智能”一词听起来很恰当。


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“仍然不知道我们是否可以仅通过固定真实大脑的相应分子来生成大脑”,你从哪里得到这个说法?就像真的一样,如果某物与某物相同,则其行为也相同(基本上在量子水平上相同)
DuttaA

@DuttaA是的,但是由于太复杂了,我们不要再进入量子级了(由于无克隆定理,我们不能在量子级上拥有完全相同的大脑)。主要问题是在那之后呢?我们认为“真实”情报还是“人工”情报仍然是一个问题。
Tessaracter

@DuttaA人造大脑有头脑吗?如果它的功能与正常思维完全相同,那么我们将它与“真正的智能机器”有什么区别
Tessaracter

我不知道为什么这是如此糟糕
Tessaracter
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