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我對 AI 這個領域不熟,只能提幾個點回應。 1. Turing Machine 不存在隨機。但絕對隨機真的存在嗎? 如果絕對隨機存在,只要有一個模組可以產生絕對隨機的結果, 再把產生的結果輸入給電腦,其實電腦就可以有絕對隨機了。 只要存在一種方法取得絕對隨機,這對人工智慧的擬人化就不成問題。 這整個討論其實沒有必要去提量子電腦,那和能不能無關。 2. Turing Machine 有無法計算的問題。事實上很多無法計算的問題, 不只是電腦無法計算,人腦也無法計算。其實是半斤八兩。 3. 電腦有沒有辦法「想到新的理論」? 其實窮舉所有命題, 再把可以證明或可以否證的刪掉就可以了, 這樣就得到既不能證明也不能否證的命題。 但這樣算不算是「想到」,又要看怎麼定義了。 單純從外部的行為來看應該是滿相似的。 4. Turing Machine 頂多只是模仿人類的「某一種」思考模式, 並不是模仿人類全部的思考模式。 5. 現在有沒有複雜度夠高的電腦,要看什麼樣叫作夠高。 IBM 在 2009 年發表了 "The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with 10^9 Neurons, 10^13 Synapses" (SC 2009) 這篇文章,已經可以模擬到貓腦規模的神經網路。 如果我沒記錯這是用軟體做出來的。 在 2010 年已經有人開始提 memristor 這種電子元件的特性和突觸相似, 因此也有很多人投入用硬體模擬神經網路的研究。例如: "Nanoscale Memristor Device as Synapse in Neuromorphic Systems" Nano Letters, 2010 "Memristive synapses are becoming reality" http://www.ine-news.org/view.php?article=003396-2010-11-26 "MoNETA: A Mind Made from Memristors" http://spectrum.ieee.org/robotics/artificial-intelligence/ moneta-a-mind-made-from-memristors/0 (請自行接起來) 只要量產,很可能就可以建構出人腦規模的電路網路。 但光有規模很可能還不夠,結構其實也很重要,不是有量就可以。 5. 人工智慧並沒有消聲匿跡,充其量是 rule-based AI 現在勢微而已。 現在也算是枝繁葉茂,各式各樣 machine learning/discovery 的理論都有在出。 hierarchical temporal memory 這種系統也都還有人在研究。 並沒有「強人工智慧目前的發展停滯住」,只是可能速度比較慢或者沒那麼紅而已。 我不是這方面的專家,但這個領域其實一直都有在進展,軟硬體方面都是。 6. 從盤面的複雜度來看,圍棋遠比西洋棋或象棋高。電腦贏了西洋棋, 但還贏不了圍棋是很正常的。除了複雜度以外,有些對西洋棋和圍棋最佳化的技巧, 沒有辦法套用在圍棋上面,所以進展也一直很有限。 我個人是認為外在可以觀察的部份,人工智慧遲早是會表現出類似意識的功能。 因為沒有什麼一定做不到的理由存在,就只是要等技術進步到那裡而已。 -- 我實實在在的告訴你們,一粒麥子不落在地裡死了, 仍舊是一粒,若是死了,就結出許多子粒來。 約翰福音 12:24 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 122.116.24.61 ※ 編輯: sitos 來自: 122.116.24.61 (01/24 01:24)
john01:感謝賜教,但是請問您認為用窮舉法會不會不可避免碰到 01/24 01:25
john01:中文房間問題? 01/24 01:26
不如反過來問說,要做到什麼程度才能避免碰到中文房間的問題? 從外在來觀察,人的心智運作就可以避免碰到中文房間的問題嗎?
john01:隨機的確只要加裝個能取熱燥值的儀器就解決了 01/24 01:27
※ 編輯: sitos 來自: 122.116.24.61 (01/24 01:49)
kkkk123123:push 01/24 19:37
kkkk123123:我是覺得很多討論有限自動機問題的人必須先把文法理論 01/24 19:38
kkkk123123:或一些數學、CS上的硬東西搞清楚再來 不然很不切實際 01/24 19:38
flamerecca:這樣西哲板會變成complexity板吧XDD 沒關係的話來玩阿~ 01/24 19:39
kkkk123123:抱歉~ 我程度比較差 看不懂英文喔 你慢慢聊你的 01/24 19:40
flamerecca:你看不懂英文 卻可以推這一篇?開玩笑吧 01/24 19:59