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星岩配方并不是太复杂,但需要具备庞大的材料学理论知识。
模拟器奖励给他的只是配方,而没有相关理论知识,所以这个配方他只能交上去,让材料学领域的科学家进行研究和实验。
倒是高级人工智能的研发是他可以主导的项目。
之前说过,人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉的学科,涉及哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学、社会结构学与科学发展观。
研究范畴包含了语言的学习与处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式。其中最关键的难题是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
目前,人工智能的实现方法有两种。
第一种方法是工程学方法。
它采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它目前已经在很多领域内做出了成果,最直观的就是工业机器人。
采用这种方法,需要人工详细规定程序逻辑。如果只是简单的模式,还是比较方便的。如果模式复杂,相应的逻辑就会很复杂,按指数式增长,人工编程就会非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,非常麻烦。
第二种方法是模拟法。
它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。我们可能听说过的遗传算法(GEnERIcALGoRITHm,简称GA)和人工神经网络(ARTIFIcIALnEURALnETwoRK,简称Ann),均属于这一类型。
遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制,人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同的智能效果,两种方式通常都会使用。
采用这种方法,编程者要为其设计一个智能系统(模块)来进行控制。这个智能系统(模块)最开始什么都不懂,就像初生婴儿那样。但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。这种系统开始也经常犯错误,但它能吸取教训,下一次运行时就可能改正,至少不会一直错下去。
利用这种方法来实现的人工智能,要求编程者具有生物学的思考方法,入门难度比较大。但一旦入了门,就能够得到广泛应用。尤其是在处理复杂问题时,会比第一种方法省力很多。
而苏言得到的高级人工智能研发理论,采用的就是第二种方法。
说的简单点,就是可自主进化机制。
高级人工智能,是已经完全脱离了诞生初期的学习、积累和改正阶段,经历过数十次,甚至是数百次自主进化的人工智能,它的智慧已经与高智商人类相差无几。
目前,全球的人工智能研究正处于中级人工智能向高级人工智能转化的瓶颈期。
对于高级人工智能的研发,苏言还需要和华科院的一众科学家们好好研究一下。原因就是他之前担心的就业问题。
自从“自动化”这一概念被提出至今,其发展速度可谓非常迅猛。尤其是2oo8年经济危机后,美日欧等国家希望凭借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候都更快的速度发展,极大的带动了人工智能和相关领域产业的不断突破。以前很多必须用人来做的工作,如今已经能够用机器人实现。
也正因如此,失业问题和就业问题成了世界各国都必须关注的重要问题。
而我国作为世界上人口最多的国家,这个问题更是要严肃对待。一旦处理不好,将会引发很严重的内部矛盾。
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