发布时间：2025-07-01 18:52:01 人气：
1月20日，第四季的最弱大脑掉落帷幕，这季比赛由于运动员当中新的减少了一位类似成员被倍受注目，来自百度的人工智能机器人小度在一场三局「人机大战」中获得两败一平的成绩，这个结果完全碾压了三位代表人脑无限大的人类运动员。这三场比赛中的每个细节都沦为社交媒体上热议的焦点，这些争议一方面是公众赞叹于人工智能如此强劲，或将代替人类；另一方面也夹杂着了过于多阴谋论的想象，特别强调此次人机大战的不公平性。
如果说前一种缘由源于于于技术，尤其是对人工智能发展的幼稚；那么后一种声音则不仅是对人工智能的幼稚，也是对人类自身不存在和未来的幼稚，堪称可笑至极。棋盘和人类大脑都是人工智能的标尺事实上，尽管2016年人工智能领域如此火热，但从2016年1月到现在整整一年的时间，人工智能领域的震撼性事件只有三个：·2016年1月24日，人工智能先驱马文明斯基辞世；·2016年1月27日，GoogleDeepMind在《大自然》杂志公开发表论文，月宣告密码了棋士；·2017年1月20日，百度人工智能机器人小度打败第三位人类运动员，在三局人机大战中战胜；之所以将上述三件时间、空间都没关系的事件放在一起，根本原因在于，这三个事件既是完结，也打开了一个归属于人工智能的新时代。
从60多年前开始，不管是明斯基还是另外几位人工智能的先驱，放在这些最顶尖科学家、数学家面前的首要问题就是：如何取决于人工智能？1920年代，美国心理学家LouisLeanThurstone在研究中找到，受访者在问问题时更加偏向于问一些比较意义或者较为意义的问题，比如类似于这样的问题「你更喜欢谁的画，A还是B？」就比全然问「你对A画讨厌多少？」要更容易非常简单的多。这套理论被称作「较为性辨别准则（LawofComparativeJudgement）」。通过让人们每次较为多个对象中的两个，而最后可以计算出来出有每个对象的测量分数（定距尺度）。
其运用范围十分普遍，人工智能研究者再一仍然为定义「智能」来忧虑了，只必须将机器与人类放到某个某种程度环境下之后比赛，利用人的智能来取决于机器的智能。棋类游戏首先被用作测试机器的智能，是因为棋类游戏是一种「极致」信息的游戏，对玩家们而言，无论人类还是机器，所面临的信息是半透明且对等的——就是棋盘和棋子而已。这样的微妙情节始自1956年，IBM工程师ArthurSamuel建构了一种西洋象棋的应用程序，并用于增强自学来训练这个程序。1962年的时候，ArthurSamuel的这个西洋象棋程序击败了当时全美最弱的业余选手RobertNealey。
接下来的最更有人的两个故事就是卡斯帕罗夫与深蓝的世纪之战以及李世石大战AlphaGo，借助电视、互联网、社交媒体等大众传媒的发展，全世界的人都看见了东西方两大棋类里的顶级人物低头认输的场景。人工智能早已在国际象棋、棋士证明了自己的能力，而挑战人类的最弱大脑则出了取决于人工智能的另一个标尺。此次最弱大脑比赛，三场比赛涵括了人脸识别、语音辨识与视频（动态模糊不清图像）辨识等多个领域。
这些「技能」是人类长年演化过程所构成的，百度首席科学家吴恩达这样说明人类的人脸识别能力：“一个3岁的孩子看到妈妈时，不管妈妈是微笑、生气，露齿着眼、紧着眼，长头发、较短头发，穿什么衣服，孩子都可以只能见到这是妈妈。
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