※ 引述《rexrainbow ( hua)》之铭言： : ※ 引述《rabbit66376 (逸苍云)》之铭言： : : 先不讨论AI如果真的可以自行编码会产生什麽问题 : : 你觉得现代是可学习的AI比较多 : : 还是不可学习的AI比较多? : 那麽你得先定义什麽可以称为"学习", : (中略) 事实上，解这我上面的这个问号时并不需要定义[学习] :) 因为这段问题主要目的是询问[可学习的AI]比较好制作 还是 [不需学习的AI]比较好制作? 虽然有点不好意思 不过你问的问题，正好是我在下面问萨满大的问题 因为他对於学习的定义有点模糊 我希望在他更清楚的描述以後会比较好讨论 : 我先假设, 学习是一种找出关联, 首先 关联其实是一个很模糊的概念 所以当你假定AI可以不需查表就自行关联的时候 你会发现 AI已经具备了相当於人类的学习能力 目前普遍的情况是，除了纯粹的数字计算外 关联必须透过查表 而表，则是人类制作的(等於说还是人类在作关联) 事实上，人类的设计比AI更复杂(否则骇客任务的世界早就发生在现实之中了) 至於你要在资料库的丛集当中 取差集、联集还是交集可以看实际需要 还有一个有趣的事情 你提到了[个体]和[矛盾]的资料 其实如果是规格化的电子零件 应该没有所谓的个体 而即便我们将[个体]广义延伸到识别码也算是个体的情况 在将资料归档以前，就会尽可能先忽略矛盾的部分 虽然对於相同规格的制品，在相同的参数下 不太可能有A识别为假(或是矛盾)，但B却算出为真的情况。 : 　攻壳车没事做了, 它有两种选择. 一是发呆-- 什麽也不做, : 二是到处走走. : (程式设计) : 1. 用眼睛看四周, 到2 : 2. 是否曾经看过? : -- 是, 到4 : -- 否, 到3 : 3. 到处走走, (人类自以为的解读--好奇心) 回到1 : 4. 发呆 : 於是.... 攻壳车就一直走一直走, 回不来了. 太好了，一个经典的问题 [选择] 你觉得攻壳车是根据[什麽]作[选择]的? 我相信等你回答过後也会得出与我相仿的看法 ===================================== 题外话 如果塔其克马背後的拉链拉开不是编剧小组，而是货真价实的AI 也许我们就不会在这里讨论这麽久 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 123.194.129.236 ※ 编辑: rabbit66376 来自: 123.194.129.236 (06/30 18:47) ※ 编辑: rabbit66376 来自: 123.194.129.236 (06/30 20:49)