人工智能通常可以处理比人类更多的信息,但这并没有扩展到我们通过类比推理的能力。这种推理形式被认为是人类智能的最大优势。


虽然人类可以根据与熟悉情况的关系想出新问题的解决方案,但这种能力在人工智能中几乎不存在。


Claire Stevenson 正在研究人工智能和儿童的智力和类比推理,以及两者如何相互学习。


人工智能究竟能有多智能?未来可能远超人类


心理学方法助理教授克莱尔史蒂文森的研究背后的关键问题是:“人类是如何变得如此聪明的?” 她分析了智力的发展和创造过程,特别是在儿童和人工智能方面。Stevenson 的研究将她的发展心理学知识与她在数学建模和计算机科学方面的背景相结合。


克莱尔·史蒂文森 (Claire Stevenson) 在发展心理学领域开始了她的学术生涯,在那里她研究了儿童的学习潜力,她研究了儿童类比推理的发展,即他们根据与熟悉问题的关系找到新问题解决方案的能力。


例如,孩子们被要求完成序列:口渴要喝水,流血需要绷带、伤口、切割、水还是食物?如果你想找到正确的答案,你需要将口渴和饮酒之间的关系应用于出血,而不是使用熟悉的联想,比如伤口或切割。


类比推理被认为是人类智能的最大优势。


AI可以类比推理吗?


在她职业生涯的后期,史蒂文森转到了心理方法项目组,在那里她对应用数学模型来衡量创作过程的想法着迷。


人工智能究竟能有多智能?未来可能远超人类


这与她的计算机科学学士学位密切相关。研究重点现在转向认知人工智能和模仿人类智能。克莱尔·史蒂文森正在探索算法以及它们在多大程度上可以解决类比问题,换句话说,口渴之于饮酒,正如流血之于绷带。克莱尔·史蒂文森和她的同事正试图回答人工智能中真正有多少智能的问题。


要回答这个问题,首先需要将智能分为两种形式:


获得的知识和学习的程序,如算术(结晶智力)


推理和解决问题的能力(流体智力)


人工智能机器和算法具有巨大的存储容量,远大于人类的记忆,并且可以以闪电般的速度检索和处理信息。他们可以做一些了不起的事情,但与人工智能仍在努力解决的另一种相比,第一种智能形式实际上非常简单。


人工智能只能在经过大量训练后通过抽象推理产生解决方案,然后只能在它已经训练过的领域中产生解决方案。追溯到 1980 年代的研究表明,智能就是概括的能力,并得出结论认为人工智能在这方面并不是很擅长。


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