我对人工智能有点困惑。

我的理解是，它是机器学习新事物或执行不同任务的能力，而无需实际执行（已经由某人编写的）代码。

在 SO 中，我看到很多关于游戏中 A.I. 的帖子，但在我看来，那不是 A.I.。因为如果是这样，那么每个软件，甚至一个打印命令都应该被称为 A.I.。在游戏中，只有执行的代码。我会称之为伪 AI。

我错了吗？这是否也应该被认为是 A.I. 呢？

回答：

“明斯基和麦卡锡，都被认为是人工智能的创始人，他们说人工智能是程序或机器所做的任何事情，如果人类做了同样的活动，我们会说人类必须运用智能才能完成这项任务。”

一个更现代的定义是将其颠倒过来：

人工智能是程序或机器所做的任何事情，如果人类做了同样的活动，我们会说人类不需要运用智能才能完成这项任务。

智能是做不需要推理的事情的能力。例如理解和生成语言，在你穿过地板时排序你的腿部肌肉，或者欣赏交响乐。你不会停下来推理这些事情。你理解。直观地，如何解释你的视觉领域、语言和所有其他感官输入中的事物。而且你可以在没有推理的情况下做正确的事情。你可以轻松地准备好所有的早餐而无需任何推理。 🙂

做“需要思考”或推理的事情，例如下棋或解积分，是计算机已经可以做的事情。

对智能的真正含义的这种误解让我们付出了 60 年的时间和一百万个人工年的代价，只是为了撞墙。

深度学习是目前最流行的通往“更好类型人工智能”的替代途径的表达方式。人工直觉是深度学习的一个特殊分支，专门用于理解文本。

了解你是否正在处理经典（徒劳的）或现代 AI 的最简单方法是，系统是否需要你提供任何世界模型（MOTW）。 任何 MOTW 都意味着 AI 仅限于在 MOTW 指定的领域中运行，因此不是通用智能。 此外，任何带有 MOTW 的东西通常不是设计用来扩展该模型的；这是一项非常困难的任务。

最好从心智模型 (MOTM) 或学习模型开始。 这些可以从神经科学（困难）或认识论（容易得多）中推导出来。 一个做得好的 MOTM 随后可以学习它需要知道的任何东西来解决任何领域的问题。

对于大多数人来说，主要问题是找到所谓的“用于确定显着性的与领域无关的方法”。 换句话说，所有智能，无论是自然的还是人工的，都必须花费大部分时间来回答“什么重要”这个问题。

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