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我们是否能够基于数据库/回答选项创造一个真正“理解”(而不仅仅是回答)问题的聊天机器人?必威英雄联盟我的意思是,它能给出数据库中不存在的正确/不愚蠢的回复/通信吗?

例如,我们能让它理解“但是”、“如果”等词吗?所以,每当它得到一个问题/顺序时,它就会基于“理解”来“理解”它。喜欢这部电影她的,如果你看过的话。

所有这些都不需要使用太多的代码,只需要基本的“唤醒它”,让它从YouTube视频、Reddit评论和其他类似的数据源学习。

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    \ begingroup美元 定义“理解”。 \ endgroup美元
    - - - - - -奥利弗·梅森
    18年8月2日15:40
3.
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这个问题在学术上已经研究了几十年了,它实际上是心灵哲学研究的延伸在那之前的两三个世纪。

好的资源是心设计2,尽管现在已经有点过时了。

现代的思想流派有:

  1. 认知主义.这是在下降,但在70年代和80年代非常流行,仍然以某种形式在人工智能研究社区相当普遍。它说人类的大脑真的只是电脑。如果它们只是计算机,它们可能运行一种符号推理算法,比如统一(尽管我想现在很难再找到谁真的认为这是统一了)。这就是支撑工作的理念高飞.正如德雷福斯在20世纪70年代指出的,主要的瓶颈是,你需要写下关于某件事的所有事实,以便机器能够“理解”它。事实证明,“所有事实”会迅速变成一个无限的数字,用于任何比可以部署AI程序的最小“微观世界”更复杂的东西。Searle也提出了他的“中国房间”的观点来回应这一群体,但它也支持连接主义的方法(稍后会有更多的讨论……)。

  2. 联结主义连接论者认为,我们大脑的复杂性来自于大量的并行计算,这些计算由我们大脑中数十亿神经元之间传递的信息组成。他们认为,正确的人工智能方法可能是模拟类似的架构。事实证明,许多对认知主义项目来说难以置信的事情(如视觉),通过这些方法很容易解决。认知主义者主要的批评是我们并不清楚这些东西在做什么,所以说它们帮助我们理解智力是错误的,用它们来解决实际问题可能是危险的。在我看来,这两者都是公平的。由杰里·福多(Jerry Fodor)提出的最优雅的较早的认知主义论点,如今已被驳倒。Fodor认为,像语言这样的属性永远不能被理解为并行计算的统计产物,但他错了:所有最好的语言计算系统现在都是连接主义的,而没有一个认知主义的系统甚至有一半的说服力。这是该领域大多数现代进展背后的主导范式。辛顿的工作是最近大多数进步的基础。

  3. 动力学Searle的论点植根于将输入映射到输出的想法不能是我们头脑中正在发生的事情,这样一个系统不能被称为智能的。这似乎也是你问题中隐含的假设。动力主义者相信各种各样的东西,但我认为他们集体反对这个想法。像保罗·丘奇兰(Paul Churchland)这样的作家认为,塞尔的论点植根于一种启蒙运动前的“民间心理学”。这有点像现代化学之前的理论。每个人都相信火是一种生活在木头里的物质。如果你正确地加热木头,它就会从木头里出来,产生更多的热量。从表面上看,这似乎很合理,但当然,这是错误的:火实际上是木头和空气中的氧气的混合物,形成了一种新的气体。木头里没有火。同样,丘奇兰会认为,我们内心并没有“意识”,让我们能够以我们通常想象的方式控制自己的行为。 Subjective experience is more likely to be "along for the ride", and entirely or mostly separate from the intelligent behaviors we observe. Some researchers think it could be described by a sub-system that maps observations of what the rest of the brain does into "stories" for the rest of the brain to receive as a sort of summary digest. Active research in this area tends to focus on things like the insect metaphor, and the interaction of the machine with its environment. It was fairly popular in the 1990's, but the phenominal success of connectionist approaches in the 2000's has led to its decline. Probably the best known experiments were the work of罗德尼•布鲁克斯

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    定义理解某事的意义是一个复杂的哲学问题,可以将AI社区分成不同的阵营。

    显然,一种算法将“if”这样的ASCII字符与一组数字联系起来,这些数字是基于它在参考文本语料库中出现的位置的统计数据,它缺少了你或我在阅读它时可能感受到的主观体验的本质。

    你应该探索的相关术语是https://en.m.wikipedia.org/wiki/Qualiahttps://en.m.wikipedia.org/wiki/Chinese_room探索主观体验以及人工系统能否拥有它

    凭借目前对自己的思想如何创造理解的知识,很难讲述需要什么。它可能只是多模态学习,使得单词与感官体验相关联。虚拟或真正机器人的实验,体验环境,需要沟通它是一种探索主题的一种方式。

    简而言之,理解某物意味着什么,是否有可能人工复制,是否这是AGI的重要特征,这些都是人工智能研究前沿的未决问题。必威英雄联盟

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      当然可以(从头读到尾)。你只需要教它怎么教婴儿就行了。但首先,你得创造出婴儿的大脑。所以你需要建立一个从视频,投票视频中学习的大脑,不仅要理解,还要练习和理解其他人的反应。

      对不起,这还不够。你会有和上帝一样的工作(如果它真的存在并且接受了这份工作)。你得抚养一个孩子,让他长大。如果我们可以用代码来培养婴儿,它会比人类学习得更快。

      自从创造了这个"宝贝"我就一直在研究和寻找我生过几个孩子,但都不够。但这是我选择在我的生活中做的(其中一件事)。所以我还在抚养一个孩子,有时它会变得更聪明。

      制造一个能进入reddit阅读并从人们写的东西中提取情感的机器人很容易。你可以观看YouTube视频,并区分物体、人、颜色等。但这就是我们要让这个“宝宝”做的事情。

      也许第一步是通过代码重建大脑。我们已经创作了一些作品,我们已经研究了很多年突触,神经网络,等等。但是我们仍然不了解整个大脑。我说的是人类的大脑(生物)。

      当我说你可以的时候,就是一种激励。我告诉自己可以。我要沿着这条路走。如果我真的可以,我不知道。

      我给你一个建议:谷歌离成功还差得很远。但你在努力争取。这就够了,对吧?

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