这三个严重影响人工智能发展的问题

    探索人工智能从来没有停止过，甚至越来越多的投入， 但随着人工智能的发展，越来越多的问题将浮出水面，在与一位从事人工智能的朋友的讨论中，他了解了人工智能，主要是三条：
    一：太显而易见
    为什么显而易见？这个是说尝试，很常见，但是却很难用言语来形容，所以在数据中给它贴上标签，因为太过于“显而易见”了，所以经常会产生一些盲点，所以，我们没有办法教会计算机理解常识，不是说我们不能教，而是有时我们自己都弄不明白什么是常识，直到机器人做出了这些很蠢的事情才能够意识得到。

    二：图灵的束缚
    图灵关于智能这个观点的构思异常闻名，图灵是将机器人的智力进行了限定。限定他为一种与人类举行交流的解决方案，也正因为图灵测试非常著名，也导致了人工智能受图灵所限制。简单的来说也是就是说图灵他是把智能设定为网络游戏的测试技术方案，首先便是讲人类放置于作出判别的位置，但实际上这个定义说的非常具有迷惑性，且非常适合于人工智能领域。打个比喻，像狗，众所周知是非常聪明的，猴子也是，但是对于他们自己并没有语言，或者说并没有能与我们人类文化交流的语言，因为不能与人类交流，所以也不可能可以通过图灵测试。但您能说它们不够智能吗？

    三：莫拉维克悖论
    首先，我们了解莫拉维克悖论的内容，莫拉维克悖论是“世界上最简单的问题，总是比最困难的问题更难解决”作为论据的核心，很多人沉迷于可以使人工智能在各方面超越人类的领域，比如说数据集，这也是把它作为人工智能的一个指标。在这里面我们其实有一个事实完全给忽略掉了，就是对智能的判断，智能的最终判断不应该由一个完全由人类组成的委员会所去作出判断，而是应该回归现实本身。
    随着科技的不断发展，人类在探索的道路上还会遇到各种没有见过的难题，但是只要我们怀揣着一颗永不放弃的决心，总会把难题甩在身后。

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