为什么人工智能不能进行所有人工工作？ – 北京新闻

“人工智能的局限性”作者：张杂志版本：2025年7月，匈奴科学技术出版社，人工智能的身体仍然是人类的。随着人工智能的第三次兴起，人工智能似乎无处不在，每个人的生活都在试图使用人工智能代替某些传统元素，从而获得了新的生产力。人工智能似乎能够倾听，看，说话，唱歌，做出决定和控制。但是人类可以完全取代吗？这可以从三个层次分析：（1）人工智能可以部分替代人类的工作。 （2）如果人工智能可以完成所有人类任务。 （3）如果人工智能可以完成这些任务，例如人脑。在第一个问题中，答案显然是肯定的。本书的内容智能这种转换正在进行。对于最后两个问题，答案是否。这可以从五个主要级别分析：自己的努力，人类进化与自然之间的比较，任务和能量消耗的形式化。人们可以完全理解自己吗？我们可以想象可以在两吉尔飞机上行走的蚂蚁。 この2次元の平面が実际にMobiusリングである场合（たとえば、ストリップの一方の端を180度ずつねじると、もう一方の端に付着すると、Ant ant cra cra cra cra cra cra cra cra themibius ring に识别可能な场所に关する情报がない场合、世界を理解するためにリングから抜け出す方法がないため、世界はアリを终わらせないかもしれません。しかし、アリの1次元（つまり、3次元の）sotas“ i，Robot”（2004年）。人类希望完全理解自己，而原则类似于生活在莫比乌斯戒指中的蚂蚁。人类无法完全理解自己的能力。即使太阳旺孔在他的一场致命跳跃中小便了数千英里，并设法小便了武津山，以证明他在这里，他仍然合作乌尔多（ULD）最后没有逃脱塔塔加塔佛的棕榈。既然我们无法完全理解自己，那么我们如何创造人工智能将人类用作模仿问题，并且我们可以更好地了解人类？当然，没有必要说人类完全取代并形成与人类相同功能的强大人工智能。毕竟，人工智能仍然是为人类设计的一种。此外，世界上最聪明的科学家是通过人工智能的兴起，为共同的人工智能（AGI）而获得的。但是，这并不意味着其他领域或以前的科学家并不聪明。在人类文明的历史中，每种技术进步都体现了同样聪明的科学家的智慧和努力。当前的人工智能研究可以与飞机和鸟类进行比较。像鸟一样飞行，直接是人类没有翅膀的梦之一。在在十四世纪末，据说明朝的学者王富将自制的火箭绑在椅子上。他坐在椅子上，每只手都有一个大套件（有一个谚语坐在模仿鸟中）。但是，当火箭被点燃时，发生了令人失望的爆炸，这使他成为受害者。世界记得他是“第一个乘坐火箭飞行的人”。 “我，机器人”（2004）。真正的重要飞行始于1903年，当时赖特兄弟（Wright Brothers）发明了飞机。从那以后，人类开发的飞机飞越更高，Passeyeros的能力越来越多。但是，在120多年后，世界上许多聪明的人类为飞机的设计做出了贡献，但到目前为止，它们不能像真实的鸟类一样飞行。您仍然必须模仿富有想象力的飞行翅膀，例如节能和加密昆虫。在人工智能的发展过程中有相似之处。 PE的主要进步由于独裁者在独裁者中许多人工智能任务的方法，今天的富有性能主要是与鸟类或多或少类似的单一通货膨胀，也就是说，将它们转变为大型模型或自我赞助解决方案的预测任务。这导致了人工智能和人类智力实现的智力差异很大。这也提醒我们，我们需要清楚地了解。即使投资了更聪明的科学家，他们也可以在模仿人类智能的某些方面做出一个巨大的进步，但是模仿人类等人还为时过早。该算法从信息处理的角度模拟了人脑的功能。为什么会发生这种情况？让我们看一下自然的演变。地球上已经存在了大约38亿年的生命，但霍姆尼现代人类智慧仅出现了30万年。当生命一年内凝结时，人类文明的时代是等效于八分钟以上。人类利用这段时间成为地球上绝对的老师，与自然的进化生活相比，创造了许多工具和建筑物，但是这些工具和建筑物仍然非常粗糙，因此被称为“慢速工作”可产生出色的工作。以稻草或针为例。人类可以制作急性和空心针，但是在显微镜下，结构事件太简单了。相比之下，蚊子（鼠标设备）的“稻草移液器”具有六个隐藏的针头，其中两个看起来像叶片和两个类似的山脉。他们一起工作以切割皮肤，另外两个针唾液管使麻醉唾液的呕吐，但食道负责吸血。实际上，极其复杂的不仅仅是蚊子的发言人。如果仔细观察，您会看到有毒的蛇毒，蜘蛛尖牙和蝎子尾针具有更复杂的显微镜图像。噬菌体的结构类似于E Lunar模块，人们惊叹于生活进化的精致设计。它的特征是，人类在自然的进化生活中不能很好地模仿。这是准时表达基因的能力。考虑到双螺旋桨结构基因（例如程序），分段I程序将被解码为最成功的外显子，但它们仍然有很多未知的内容。它继续进行以下大多数：外显子和内含子的结合作用决定了人类的生长。该程序比人类目前可以编译的程序更复杂。已经开发了许多特征，例如可以及时表达的计时器的安装，但不能在没有限制的情况下延长代码的长度。相反，人类只能指出特定的任务，需要重新编程新任务。大型模型中的“预训练 +良好调整”方法不需要重大算法更改，但是调整参数仍然是DIF精彩的任务，只能解决类似的科学问题。此外，软件（算法）和硬件是否可以替代人脑？从算法的角度来看，Deep LearningToday的主要和生成人工智能并没有采用与人脑相同的形式。例如，没有证据表明人脑使用类似的机制来进行反向算法中的推理和计算，而后向算法进行了优化的深层模型。另一方面，这些算法从信息处理的角度模拟了人脑的功能。据信模仿大脑的另一个模型是神经元脉冲网络。通过在突触之间交换“神经递质”，它模拟了信号如何在生物神经系统中传播并传播压力信号。它的主要优点是其低能消耗和强大的可塑性，但目前显示的性能不能与传统的深层LEA相媲美rning技术。他们还应该使用深度学习思想来通过偏离原始的BI启发性来提高性能。在模仿硬件时，我们可以看到数字脑报告声称它们与人脑中的神经元的数量相似，但是现在具有与人脑相同的功能还为时过早。一般而言，人类还有很长的路要走，与自然发展相媲美的代理人还有很长的路要走。 “我，机器人”（2004）。此外，要替换所有任务，也必须解决正式化问题的任务。但是，它是在1980年代提出的。正如Molawik的悖论设计的那样，“人类认为它很简单，机器认为它很复杂。人类认为它很复杂。机器认为它很复杂。机器认为它很容易。”从某种意义上说，它表明仍有很大一部分未正式化的作品，这意味着人工智能无法完成所有的工作Arhuman Eas。此外，能源消耗问题是必须解决的紧迫问题。如今，人工智能绩效的进步在很大程度上取决于图形卡或全世界扩展的GPU组。电力依赖性迅速接近，甚至超过了人类在特定区域中可以提供的最大能量负载。另一方面，人类的消耗远低于图形卡时代人工智能的需求，但他们也可以高速和缓慢地表现出自己的思想，这使得人工智能发现很难的因果推断很难。此外，人工智能是由人类设计的。而且人类仍然不了解人类最重要的良心来自何处。有很多关于意识的书可以看到，但是没有人被认为是完全正确的。如果智力人工想要取代人类，请了解您需要解决意识问题。但是这个问题永远无法回答。在解决这些问题之前，人工智能可以是一台无情的机器。但是，您必须小心。如果人类的倡议没有生效而学习不是连续的，那么有一天，如果人工智能在各个方面确实取代了人类的作品，那么人类将不会更聪明，但是由于其过剩的人工智能，它们会很强大。本文从“人工智能的边界”中选择，并由编辑发表。 Zhang Junping（Fudan大学计算机与智能创新系教授） /原始作者 /摘要 /编辑