定义是,AI是和人的大脑思考方式是一样的。
这个是特别普遍特别不可取的。因为人类对我们大脑如何工作的认知非常的浅,而且没有办法去复制。
今天用的机器人学习和深度学习一定程度有点模拟人脑的构造,但是那大概只是1%。基本上,今天的机器学习算法,包括许多最新的算法和人的大脑99%是没有关系的,是用一个适合计算机的方法制造出来的,和人的思考、身心、自我意识、人的感性理性兼并是有非常大的差别的。
第三种是AI是与人类行为相似的计算机。
这是一个非常简洁非常实用非常明了的定义,不能说是完全错误,但是它缺乏周密的逻辑。
因为实用主义者是从很早以前,基于麻省理工的一个所谓智能聊天工具,像一个非常有耐心的心理医生,可以跟人你一句我一句永不停歇地聊下去。
当时用的人觉得它很聪明,其实背后是非常简单的逻辑。今天的微软小冰就是一个非常成功的例子,能够更好地和人交流,但是不能成为和人一样的。
第四种是人工智能就是会学习的计算机程序。
一定程度上,“无学习,不AI”,这个成为了人工智能的核心指导思想,也是很多研究者愿意把自己称为机器学习专家,而不是广泛的人工智能专家。
谷歌的阿尔法狗也是因为学习了大量专业棋手的棋谱,然后又从自我对弈的学习提高才能打倒人类的世界冠军。
所以确实很多人工智能的程序都是有自我学习的功能,这点是毋庸置疑的。但是人工智能也许应该有一个更广泛的定义。