Kromschr?der VAS115R/NK

Kromschröder VAS115R/NK

Kromschröder VAS115R/NK  除了上述的一部分直接的生理内容，还有大量的心理感觉，它们更复杂，而且都不能度量，比如喜爱、喜悦、厌烦、痛苦、抑郁、贪婪、野心，从好到坏，从有趣到无趣，等等。在生理和心理内容不能度量的情况下，机器人只能通过收集的数据，在某些方面模仿或推测人在一定场景下的偏好，这与人的真实偏好存在质的差别。
　　如上所述，在无法靠度量得到人类偏好的原始数据时，对人工智能的社会训练通常使用的方法是借助文字刻画某些方面的数据的内容，或者观察某个行为，比如把人们在各种情况下的行为录下来，然后用机器识别各种各样的人类行为。运用这样的方法，今天我们看到，在一些具体领域里，机器人呈现出令人吃惊的模仿和推测能力。但是这些“学习”来的模仿和推测是有局限的、静态的，学习的是过去。只要场景变化，这些模仿和推测都会失效。
　　总之，深度学习***终很难涉及人类智能的原始基本要素，因为人类大量的基本感知无法度量。而没有这些基本感知，机器就不可能通过学习产生和人相似的感觉。到目前为止，设计任何人工智能的机器设备或者机器人，***重要的是它的目的是什么。由于上述原因，机器人的目的无法通过深度学习获得，而只能由设计它的人分配给它。这个目的在技术上被称为目标函数。

Kromschröder VAS115R/NK 　换言之，迄今为止机器人只能是由设计者为它设置有限范围的目标函数，而设置的目标函数必须定义很窄，而且限于短期和静态。经济学和社会科学告诉我们，人们在科学上无法确切描述人的普遍目标。因为人类无法确知面对不同事情不同场景时的目标变化。于是，人们无法为机器规定普遍的目标函数。同时，因为机器人没有人的基本感知。于是，人们也无法指导人工智能，通过学习产生与人相似的普遍的目标函数。总之，设计者分配给机器的目标函数不是人的普遍目标，也不能代替人的目标函数。人们可能会以为，人工智能或机器人可以读报纸，读杂志，读手机上的微信，并据此进行推测。但是，大数据和人工智能能够达到的水平是受到其依赖的科学原理限制的。哪怕是在一个完全自由、开放、安全的社会里，人类的文字表达和语言表达也只是人类复杂的方方面面感觉的一个部分。从文字、语言、图像的大数据里推断出来的内容，是片面的，有歧义的，依赖于特定场景的。
　　人工智能创始人、诺贝尔经济学奖得主西蒙当年提出了“有限理性”这个概念。这是至今影响经济学发展的***基本概念之一。“有限理性”承认人的认识和推理的片面性、不完备性，甚至自相矛盾。有限理性决定了机器人执行人分配给它的目标函数，不可能比自然人做得更好。
　　总之，由于感知的不可度量性，我们没有办法训练机器人本身产生它自身的偏好或动态的目标函数。同时由于有限理性，我们也无法为机器设定普遍的目标函数。所以，深度学习的人工智能只限于模仿人在已知环境（场景）里的行为。因为它赖以学习的是已知环境中收集的数据，一旦脱离了训练它的环境，没有原始动力的人工智能就丧失了基本能力。

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