Facebook連夜關停人工智能系統 項目流產或與程序失控無關
導讀：伴隨著人工智能技術的連夜流產飛速發展，機器人是關停關否已經可以脫離人類，像電影《黑客帝國》那樣構建屬于自己的人工義烏外圍女上門外圍上門外圍女（電話微信365-*2895）一二線及海外城市均可安排、高端一手資源、高質量外圍女模特空姐、學生妹應有盡有文明，一直是系統項目序失社會各界密切關注的焦點。
就在最近，或程Facebook突然選擇關閉在之前引起廣泛爭議的控無智能對話機器人項目。根據相關的連夜流產外媒報道稱，此次Facebook做出這項決定，關停關主要是人工義烏外圍女上門外圍上門外圍女（電話微信365-*2895）一二線及海外城市均可安排、高端一手資源、高質量外圍女模特空姐、學生妹應有盡有由于AI研究實驗室的研究人員發現，正在開發的系統項目序失聊天機器人已經逐漸擺脫了腳本的控制，并且在沒有人工干預的或程前提下開發并使用出一種新的語言邏輯。
從Facebook人工智能研究部研究員的控無口中得知，此次研究的連夜流產智能對話機器人完全是基于文本上的。而到目前還不清楚的關停關是，在這個過程進行的人工途中，是否真的產生了一種有別于人類語言特征的單詞，短語和句子結構的系統。
然而，這并不是第一次發現AI使用了偏離訓練的英文語句。
在這件事情發生之前，谷歌就曾透露，其用于其翻譯工具的人工智能系統已經創建了自己的語言，它會將事物翻譯成自己的語言，然后再翻譯出來。
科幻電影中的情節，真的離我們越來越近了嗎？
識別語義依舊是AI軟肋 項目流產或與程序失控無關
實際上，有觀點指出，Facebook此次關閉智能對話機器人項目，并不是因為AI發明了什么新語言。
根據相關的資料顯示，這次的AI項目主要內容是文本生成，也就是在提供一小段資料之后，讓模型根據這段資料生成出一段看上去相對“自然”的文字。
而如今不斷的出現這種“創造語言”現象，或許并不是因為AI產生了“自我意識”，更有可能是Facebook在模型訓練的前期階段，因為提供的自然數據不夠多，才導致了AI程序無法通過“深度學習”找到自然語言的規律而已。
人工智能突破人類認知并不是現在
正如美國康奈爾大學的計算機科學教授賽爾曼博士所描述的那樣，近年來人工智能得以迅速發展的主要原因是得益于“深度學習”技術的進步。
通過深度學習，人工智能不僅可以在某些地方模仿人類大腦內神經系統的運作模式，而且在當輸入海量信息時，也可以非常熟練的從中找出某種模式。
在他看來，通過深度學習，人工智能將會非常擅長句子解構，而這種能力也確實已經讓Facebook的智能對話機器人可以生產出一種符合人類語言語法習慣的句子。不過，在把人工智能放在語義理解的層面進行分析的話，現階段AI的技術薄弱點仍然明顯。
或許人工智能有一天會突破人類的認知，但并不是現在。
就目前來看，雖然人工智能已經取得了驚人的技術進步。但從本質上講，像Facebook這樣以深度學習為核心的對話機器人更多仍停留在分類、聚類和預測階段，如文本、語音的識別、對比尋找相似項目，或基于相關數據進行語句重組等。
由此可見，當前人工智能可以做到的只是學習和模仿。雖然市場上也出現了像AlphaGo這樣的產品，炒熱了市場需求。但是從根本上來講，如今的人工智能還是處于一個比較稚嫩的階段。
總而言之，從目前人工智能發展的程度來看，能夠完全復制人類獨立學習、決策能力等在內智慧的通用人工智能，還停留于理論想象之中。
就在最近，或程Facebook突然選擇關閉在之前引起廣泛爭議的控無智能對話機器人項目。根據相關的連夜流產外媒報道稱，此次Facebook做出這項決定，關停關主要是人工義烏外圍女上門外圍上門外圍女（電話微信365-*2895）一二線及海外城市均可安排、高端一手資源、高質量外圍女模特空姐、學生妹應有盡有由于AI研究實驗室的研究人員發現，正在開發的系統項目序失聊天機器人已經逐漸擺脫了腳本的控制，并且在沒有人工干預的或程前提下開發并使用出一種新的語言邏輯。
從Facebook人工智能研究部研究員的控無口中得知，此次研究的連夜流產智能對話機器人完全是基于文本上的。而到目前還不清楚的關停關是，在這個過程進行的人工途中，是否真的產生了一種有別于人類語言特征的單詞，短語和句子結構的系統。
然而，這并不是第一次發現AI使用了偏離訓練的英文語句。
在這件事情發生之前，谷歌就曾透露，其用于其翻譯工具的人工智能系統已經創建了自己的語言，它會將事物翻譯成自己的語言，然后再翻譯出來。
科幻電影中的情節，真的離我們越來越近了嗎？
識別語義依舊是AI軟肋 項目流產或與程序失控無關
實際上，有觀點指出，Facebook此次關閉智能對話機器人項目，并不是因為AI發明了什么新語言。
根據相關的資料顯示，這次的AI項目主要內容是文本生成，也就是在提供一小段資料之后，讓模型根據這段資料生成出一段看上去相對“自然”的文字。
而如今不斷的出現這種“創造語言”現象，或許并不是因為AI產生了“自我意識”，更有可能是Facebook在模型訓練的前期階段，因為提供的自然數據不夠多，才導致了AI程序無法通過“深度學習”找到自然語言的規律而已。
人工智能突破人類認知并不是現在
正如美國康奈爾大學的計算機科學教授賽爾曼博士所描述的那樣，近年來人工智能得以迅速發展的主要原因是得益于“深度學習”技術的進步。
通過深度學習，人工智能不僅可以在某些地方模仿人類大腦內神經系統的運作模式，而且在當輸入海量信息時，也可以非常熟練的從中找出某種模式。
在他看來，通過深度學習，人工智能將會非常擅長句子解構，而這種能力也確實已經讓Facebook的智能對話機器人可以生產出一種符合人類語言語法習慣的句子。不過，在把人工智能放在語義理解的層面進行分析的話，現階段AI的技術薄弱點仍然明顯。
或許人工智能有一天會突破人類的認知，但并不是現在。
就目前來看，雖然人工智能已經取得了驚人的技術進步。但從本質上講，像Facebook這樣以深度學習為核心的對話機器人更多仍停留在分類、聚類和預測階段，如文本、語音的識別、對比尋找相似項目，或基于相關數據進行語句重組等。
由此可見，當前人工智能可以做到的只是學習和模仿。雖然市場上也出現了像AlphaGo這樣的產品，炒熱了市場需求。但是從根本上來講，如今的人工智能還是處于一個比較稚嫩的階段。
總而言之，從目前人工智能發展的程度來看，能夠完全復制人類獨立學習、決策能力等在內智慧的通用人工智能，還停留于理論想象之中。
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