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符号ai的问题在于(BCD)。
A、缺少推理必要的信息
B、把推理所依赖的公理系统全部锁死
C、缺少推理的灵活性
D、会遭遇“框架问题”
数字人工智能的核心是机器学习,而机器学习的基础就是数据——用算法解析大量数据,不断学习,找到输入和输出之间的数理逻辑关系,然后对世界发生的事情进行判断和预测,使之拥有智能。
当然,现在科学家们经常提到的“深度学习”便属于机器学习的领域,AlphaGo就是深度学习的成果。系统通过大量的棋谱自己找出对应的逻辑和抽象概念,然后在与人类对弈的时候预测人类每一步棋子的摆放以及自己对应的策略。
数字人工智能还有一个缺点,就是过于依赖大量数据。如果没有前期数据的收集,数字人工智能便难以通过训练来获得能力。那对于探究完全未知、没有大量数据积累的领域,我们似乎要尝试另外一种方法。
符号人工智能则通过教育来获得技能,用逻辑推理来解决问题,而推理的过程都是公开透明的,人们是可以阅读理解的。人工智能所有学习到的知识都来自于人类的经验和逻辑。这个过程并不需要大量数据。如何有效地把专业知识按照合理的逻辑编码传达给人工智能,正是符号人工智能遇到的最大瓶颈。
先选中你想要创建为符号的图形,然后打开AI的符号面板,右上角的符号选项展开后就可以看见第一行有一个“新建符号”,点击后出来创建符号对话框左下角选择“图形”,起个名字,确定,就可以发现你刚才选中的图形已经出现在符号栏里了~
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评论列表(4条)
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