Artificial intelligence 人工智能何时变得不仅仅是复杂的预定义逻辑？

我不能假装开始理解人工智能软件是如何产生的，但当今天读到一些新闻文章时，我突然想到：人工智能何时会成为真正的人工智能，而不仅仅是复杂的IF背景陈述？如果软件所做的一切都归结为具有某种程度随机性的可确定If语句，那么它的AI如何比任何其他程序都多或少呢？

对于初学者来说，当你可以“训练”你的AI以某种方式运行时。人工智能可以根据从训练数据中学到的信息做出决策，而不是“硬编码的if语句”。显然，这只是表面现象，但你可以看到，随着网络中的数据发生变化，使用（例如）a的人工智能会随着时间的推移而演变。

我想说，它与人工智能非常接近

你能通过说“这只是一堆‘如果’的陈述”来淡化这一点吗？我不能

-亚瑟·C·克拉克

就我个人而言，我认为飞机和汽车的自动驾驶仪相当先进，给人留下深刻印象。

人工智能并没有“变成”真正的人工智能。。。反过来说，当你弄清楚它是如何工作的时候，它就不再是人工智能了

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人工智能何时会变成真正的人工智能，而不仅仅是复杂的IF语句

谁说有区别？据我们所知，我们的大脑实际上也只是“具有一定程度随机性的可确定IF语句”。物理学只是应用数学，化学只是物理学，一些细节被简化以允许在更大范围内工作，生物学只是简化的大规模化学，到目前为止，我们没有任何证据表明心理学不仅仅是简化的大规模生物学

如果软件所做的一切都归结为具有某种程度随机性的可确定If语句，那么它的AI如何比任何其他程序都多或少

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-整体不仅仅是其各部分的总和，而且随着其变得更加复杂，往往表现出无法追溯到任何一个部分，甚至是其中的特定组的行为。

宇宙中的一切都是

if

语句。人工智能和非人工智能（又称预编程复合

if

语句）之间的区别在于谁在做决策。程序员还是计算机

如果一个程序员强制对一个预先确定的问题回答是/否，那么它就不是人工智能。例如：

if (question == "Is the sky blue?")
   return true
else
   return false

真正的人工智能会从外部（通过键盘输入、语音输入、OCR输入或其他方式）获取问题，然后自己找出答案。将生成真正的动态

if

，但仍可以采取预先编程的步骤来提供答案：

使用连接的波长摄像机确定答案

查找谷歌或其他来源的答案

询问现实世界中可能基于信任而知道答案的其他人

但它比这更深。我们是否预装了上述#1的波长答案？我们是否预先确定了#3中计算机的可信来源

我们（人类）从出生起就通过DNA预先编程，内置了一套特定的

if

语句答案，然后从中成长和学习。我们知道如何呼吸，如何母乳喂养，如何心脏泵等等。当我们变得“活着”的时候。我们还利用感官在大脑中建立了一个从出生第一天起的信息数据库。。。。视觉、声音、触觉、味觉和嗅觉。我们使用该数据库对

if

语句进行“回答”

那么，在人类确定它是真正的人工智能之前，我们需要在计算机中预先编程多少个

if

语句和答案呢？至少有一些开始

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但归根结底，要被称为人工智能，它需要能够动态地构建和回答

if

语句，并在从内部数据库了解到它随着时间的推移而增长时调整给出的答案。

尽管大多数人工智能方法都基于if-else结构，事实上，人工智能背后的理念是建立在计算模型之上的。例如，大多数推荐系统都是基于if-else结构的，然而，它们从来都不是人工智能。对于人工智能，在你的算法中必须有一个与if-else结构无关的计算模型。因此，这就是数学！

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另一个例子是像SIRI一样说话的化身。虽然有很多基于本体论的语言方法，但我不认为SIRI是人工智能，因为它不包含计算模型，尽管它可能有计算模型来帮助if-else结构。但是，计算模型并没有占据核心地位。因此，如果你把这个问题当作一个if-else结构来处理，就没有新鲜感，没有创造力，也就没有惊喜

将人工智能从复杂的“如果其他”语句中分离出来的一种方法是，它能够理解它是什么，并思考它自身的存在。

我不是有意要开始辩论，但在那种情况下，并非所有发生的事情都是由传感器产生的，传感器在后台为某些确定性算法提供燃料。是的，算法比以前更加复杂，但这并不意味着计算机本身变得更加“智能化”。就我个人而言，我可以用这种方式将其简化。最终，谷歌汽车项目只是一个自动驾驶仪，就像飞机已经使用了一段时间。诚然，自动驾驶汽车要比驾驶飞机复杂得多，但基本原理是一样的。我当然不会叫飞机自动驾驶仪AI，所以我也不能叫汽车自动驾驶仪AI。（警告：愚蠢的评论）我宁愿说当它开始咒骂其他司机时，它会接近AI…；）阅读“GEB：永恒的金色辫子”。计算机不会有意识，也没有必要把它叫做人工智能。真的吗？您可以将文章中描述的内容称为无关紧要的“if”语句