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如何構造一個和人類智能水平相當?shù)娜斯ぶ悄埽?
DANBACH ROBOT
技能列表——所有可能的測試和任務至少有個人能夠通過。下列是這堆技能：認識的多樣性——從區(qū)分幾何形狀到語音識別，能循序漸進地玩游戲——從掌握下棋到掌握怎么玩Go，從制作音樂到有新的科學發(fā)現(xiàn)。
人與機器之間的區(qū)別是，人可以通過選擇相關的課程來獲得這些技能，而機器則不可以。人類不需要重新創(chuàng)造。課程有助于幫助獲得深入學習的能力以及高效使用知識的方法。
此外，人類擁有巨大的常見能力，這些常見的能力有助于人類獲得更復雜和特定的技能。比如，閱讀，寫作和說話的能力，這些常見能力又給出了學習任何其他主題的無限能力：構建飛機，彈鋼琴，量子物理學。
技能軸列表。從這里，我們可以假設，有哪些技能是必須先獲得的，而這些先獲得的技能日后可以幫助在專業(yè)領域獲得更專業(yè)具體的技能。有了這個原則，我們可以建立個順序的技能列表——從科學的角度，由較常見到較有趣的順序來排。這些技能反映出圖像應該作為人類水平的技能所存在的。
學習軸的時間決定了給定的計算或其他資源學習的時間消耗。這里出現(xiàn)的問題就是更高水平的技能需要更多的計算能力。因為它，學習時間變得很長。
這里有兩種可能的學習曲線。曲線A的半（從點O到點N）在某種程度上類似于B。但是存在著個差別——曲線B具有架構限制，并且在這個意義上與A相同，又或者不存在這個問題。第二個選項引導著我們到技術奇點的主題。
創(chuàng)建人性智能需要做什么？
基于這個圖，有兩個互補的方式來實現(xiàn)人類智能：
減少學習時間。這樣的順序技能列表必須被創(chuàng)建，因為只有這樣，其中的每個學會了的技能將會提高學會下個技能的效率。這樣的課程將使學習曲線增長得更快。
通過開發(fā)來提高建筑限制。沒錯，這非常明顯。但通過使用這個被提出的觀點，我們可以衡量學習進展。以及能夠測量AI的真實客觀科學的發(fā)展。
因此，每個旨在創(chuàng)建人工智能的項目都可以在以上提出的方案下進行些考慮。 每個項目通過命題自己的假設和視野來縮小這種訓練方案的范圍。當證明假說成為了新的研究的基礎。這樣，人工智能的科學便出現(xiàn)了。
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