1178好与坏 (第2/6页)

数据样本——选择合适模型——让模型学习样本——从中找出数据的内在规律。

    当前人工智能的一个技术瓶颈，就是解决问题前先要获取大量高质量数据样本，而人类在学习新事物时往往只需很少的样本——“这就导致问题稍微变化，智能系统就不行了，但人类毫无问题。

    智能系统仍未实现人类所具备的通用智能。“目前，人类习以为常的一些学习能力对智能系统来说仍难以实现。在科研方面，科学家们能够从大量纷繁杂乱的现象中发现规律并抽象到理论高度，总结出物理定律和数学定理，而智能系统尚无法做到。

    人之所以聪明，是因为不仅见多识广，而且能够融会贯通，不仅能学习知识，还能够进行抽象、总结，应用到其他的领域。这种常人具有的智慧在智能系统上谈何容易？

    智能突变系统存在的局限性，随之产生的安全和道德问题已经突显，突变体学习的结果会受到个体不同的新型芯片数据环境的变化，这与每个人的个体基因不同有些大同小异，所以在训练数据质量和算法假设上受到极大的影响，许多突变体学习方法没有成熟的自我纠错机制。

    还有在传授这些突变体社会教育的时候，心里学与教育家们发现他们的意识形态、道德信仰、道德规范注入到自身系统内后，这些知识内容智能运算存储过程中，被自动判定可能无法被接受或认定是道德合理的。

    对于这些问题目前没有很好的解决答案，至少是好的答案，总之现在对于突变体科学者与教育者们都很困惑，这是一个世界性的社会难题。

    对于这些问题根本不是帝焮所关心和涉及的领域，自己现在要做的就是维护治安和社区的稳定，谁出头就抓，