人工智能的三個(gè)階段計(jì)算智能，感知智能和認(rèn)知智能 原創(chuàng)
“ 人工智能技術(shù)的發(fā)展是一個(gè)蜿蜒曲折的道路 ”
人工智能技術(shù)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，而且更多時(shí)候它只是一個(gè)概念性的技術(shù)；沒有有人知道人工智能應(yīng)該是什么樣，也沒有人知道應(yīng)該怎么才能實(shí)現(xiàn)人工智能。
所以，人工智能技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，一直是在蜿蜒曲折的前進(jìn)；所以，研究者們就根據(jù)人工智能技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀以及對(duì)其未來的期望總結(jié)了人工智能技術(shù)發(fā)展的幾個(gè)階段。
而現(xiàn)在的人工智能技術(shù)即將要進(jìn)入認(rèn)知智能階段。
人工智能技術(shù)發(fā)展的三個(gè)階段
行業(yè)一般將人工智能發(fā)展分為三個(gè)階段，分別是計(jì)算智能，感知智能和認(rèn)知智能。
第一階段是計(jì)算智能，即機(jī)器對(duì)信息進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算；機(jī)器能夠像人一樣擁有記憶和計(jì)算的能力，即可以存儲(chǔ)和處理海量數(shù)據(jù)，例如分布式計(jì)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
第二階段是感知智能，所謂的感知就類似于人類的無感，視覺，聽覺，觸覺等感知能力。隨著傳感器以及各種視頻，音頻等采集工具的發(fā)展，機(jī)器的感知能力已經(jīng)越來越強(qiáng)。
但怎么從復(fù)雜的外界環(huán)境數(shù)據(jù)中做出準(zhǔn)確的分析和判斷，才是人工智能技術(shù)需要解決的主要問題。
而這時(shí)第三階段認(rèn)知智能就開始出現(xiàn)了，所謂的認(rèn)知智能就是讓人工智能具有獨(dú)立思考和判斷的能力，根據(jù)外部環(huán)境給出的數(shù)據(jù)，在不同的場(chǎng)景下能夠做出決策并行動(dòng)。比如現(xiàn)在比較火的思維鏈及在其上的規(guī)劃和決策理論。
而認(rèn)知智能才是未來人工智能技術(shù)發(fā)展的主要方向，原因就是智能體應(yīng)該具有獨(dú)立的規(guī)劃和決策能力，如果失去這些能力那么人工智能就和普通的機(jī)器沒有任何區(qū)別，這時(shí)人工智能也就失去了意義。
感知智能是機(jī)器具備了視覺、聽覺、觸覺等感知能力，將多元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，并用人類熟悉的方式去溝通和互動(dòng)。
認(rèn)知智能則是從類腦的研究和認(rèn)知科學(xué)中汲取靈感，結(jié)合跨領(lǐng)域的知識(shí)圖譜、因果推理、持續(xù)學(xué)習(xí)等，賦予機(jī)器類似人類的思維邏輯和認(rèn)識(shí)能力，特別是理解、歸納和應(yīng)用知識(shí)的能力
雖然這兩年人工智能技術(shù)經(jīng)過大模型技術(shù)的加持，讓人類看到人工智能實(shí)現(xiàn)的可能性，但從感知智能到認(rèn)知智能之間還存在著一些無法解決的問題。
比如說，人類之間的交流需要很強(qiáng)的記憶能力，比如偶爾有一天兩個(gè)人可能會(huì)聊到幾年前的某個(gè)場(chǎng)景。但對(duì)目前的大模型技術(shù)來說，它的記憶能力還很有限。
而且，兩個(gè)人的聊天內(nèi)容可能還經(jīng)常涉及到某些邏輯推理，比如某年某月某日和誰誰在一塊喝酒，本來一個(gè)兄弟也要來的，結(jié)果因?yàn)槟硞€(gè)原因?qū)е聸]有來，這時(shí)大模型就需要根據(jù)這段話判斷出那個(gè)兄弟到底來了還是沒來，而這就需要大模型具有強(qiáng)大的邏輯思維能力和記憶能力。
人類之所以復(fù)雜的原因是因?yàn)樵诓煌膱?chǎng)景下，人類會(huì)做出不同甚至是完全相悖的行為邏輯；而且在不同的場(chǎng)景下，人類需要的東西也不一樣。
比如，在科學(xué)研究領(lǐng)域需要的科學(xué)，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)尿?yàn)證和推理能力；而在職場(chǎng)環(huán)境需要的“人情世故”的能力。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，阿爾法狗下期贏了世界上最頂尖的棋手，但如果你讓阿爾法狗和領(lǐng)導(dǎo)下棋，它能領(lǐng)會(huì)其中的意義嗎？它不會(huì)，它只會(huì)想盡一切辦法去贏，因?yàn)檫@才是它的目標(biāo)。
所以，人類社會(huì)中的那種人情世故對(duì)人工智能來說可能是完全無法理解的存在，甚至?xí)?dǎo)致人工智能出現(xiàn)“腦裂”現(xiàn)象。
而這才是人工智能技術(shù)或者說現(xiàn)在大模型技術(shù)需要解決的技術(shù)難點(diǎn)，在條條框框下一板一眼的做事誰都會(huì)，但難得是隨機(jī)應(yīng)變的能力。
所以說，從這里來看認(rèn)知智能也僅僅只是人工智能技術(shù)發(fā)展過程中的一個(gè)小環(huán)節(jié)，它并不是最終的目標(biāo)，也無法成為最終的目標(biāo)。
當(dāng)然，人工智能到能夠真正的擁有智慧還很遙遠(yuǎn)，但是在現(xiàn)階段讓人工智能技術(shù)在某些特定的環(huán)境下做出合理的規(guī)劃和判斷，然后在某些方面取代或提升工作效率更具有現(xiàn)實(shí)意義。
人工智能技術(shù)是一個(gè)需要探索和檢驗(yàn)的技術(shù)，它的發(fā)展過程注定是蜿蜒曲折，而不是一帆風(fēng)順。
就像政治上所說的，目標(biāo)是明確的，道路上曲折的。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires
