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论实体机械设备对于人工智能系统的重要性

任何一个人工智能系统,不管它内部多么复杂,它都必须具有输入信息和输出信息的功能,否则哪怕它再怎么智能也跟我们没有什么关系。也就是说它最终必须具有与人类交互的能力。

首先我们来看给系统输入信息都有什么方式。我认为数据输入方式大概可以分为两类。一类是从其它数据系统方面获得输入数据,比如计算机硬盘上的各种类型数据或互联网上的各种海量数据。另一类就是通过实体硬件设备直接从现实环境中获取数据。

目前人工智能系统肯定是运行在电子计算机设备上的,所以第一类输入方式应该可以很好的与人工智能系统对接,且不必额外增加复杂的硬件设备。但由于计算机硬盘或网络上的数据没有统一的信息编码方式,所以就要求系统增加额外的解码和转码程序。并且其它系统内的数据对于人工智能系统而言,碎片化严重,缺乏信息间的四维时空关联性(图像间的相对位置关系可以理解为三维空间关联性,物体的相互运动和相互作用的因果关系可理解为四维时空关联性),缺乏不同种类信息间的对映关系(如:视觉信息和听觉信息间的对映关系)。以上特点都严重影响人工智能系统对其所获取的输入数据的分析和理解。总的来说,第一类输入方式获取输入数据容易,但处理和分析数据却极为困难,且无法真正理解各种信息间的四维时空关系和相互对映关系。

反观第二类输入方式。仅从视觉输入来说,如果设备上拥有两个视觉采集器,我们就可以很好的分析出物体间的三维空间关系。可以从不同角度观察物体,这样就能得到一个更加逼近现实的三维空间数据而非简单的二维图像。如果在系统内建立统一的时间计数标准,那就可以依据时间的单一方向线性性质观察物体间的四维时空关系。而在单位时间上的视觉和听觉等数据因为具有时间关联性,从而就可以得出多种信息间的对映关系。最后因为系统可以直接从现实环境中获取数据,于是我们就可以直接在现实环境中向它输入各种信息,就像教导小孩学习说话那样教导它理解自然语言,甚至是认识自身和认识世界。

从输出方式上来说具有实体机械设备的人工智能系统在输出各种信息的同时还能监测到到自己的输出是否有误。并且观察自己的输出信息对周围现实环境的影响,从而更好的理解各种数据间的因果关系。如果我们的实体设备具有行动能力的话,那它就可以改变周围的现实环境从而观察自身动作与现实环境变化的关系。

一句话概括,如果我们要开发类似于人类认知模式,理解人类行为,能够帮助人类做判断和代替人类工作的人工智能系统,那就不能缺少实体机械设备,至少原型系统版本不可缺少。

注:原型系统版本类似于母系统,其它版本都是复制原型版,然后进行功能阉割或升级得到的。

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