例如儿童通过感知、提出问题以及将获得的信息与他们所看到的、声音和其他感官信息联系起来来了解世界；从而建立一个复杂的世界模型，除其他外，该模型允许他们在不熟悉的环境中导航，并将他们所学到的东西和他们所拥有的经验融入到更广阔的背景中，从而获得直觉、常识和其他一切。 这是我们学习过程的一个基本要素：如果我们由教育者授课，同时总是封闭在房间里，而无法对我们要求学习的内容有任何直接体验，我们是否能够发展甚至部分知识？ 遵循这一理论，创造真正智能机器的唯一方法是创造一个配备五种感官、语言来的能力等的机器人。
很难说这条路能否成功
也是因为目前来看，这个前景还太遥远。然而，有趣的是，这正是前面提到的智能先驱马文·明斯基Marvin 试的路径之一，正如西蒙·阿卡《机器之眼》 Einaudi中所解释的那样，他在 1966 年向他的助手杰拉尔德求婚Jay 花了整个夏天尝试将摄 VNpay 数据库 像机连接到计算机，然后要求机器描述它‘看到’的东西。明斯基知道，预示着某种形式的智能构建的学习过程，从数据和信息的存储开始，一直到它们的转换和处理，从根本上来说是通过视觉发生的。
直觉是让计算机具备这种
能力。”显然，以今天的标准来看，这是一项幼稚的实验，而且不可避免地会失败。同时，它向我们展示了如何直接体验世界的想法已经被认为是创造真正的智能的关键要素。 通用智能什么时候才能成为现实？ 我们可能还需要几十年的时间才能将这些理论变成具体的东西。更糟糕的是，我们可能永远不会成功。根据像约翰·塞尔John Searle这样的 博茨瓦纳 电话号码 哲学家在这个问题上最受关注的哲学家之一的说法，只有当我们能够为机器提供至少相当于我们大脑的复杂性的材料配置时，机器才能够在人类水平上进行推理。
简而言之，当我们设法创
建一个完整的人脑模拟时。而且考虑到最近人 必要将所有入站任务都 脑计划等项目的失败，这仍然是一个非常遥远的前景。 最常阅读的文章 全面体验：是时候发现其真正意义了 为什么使用很重要？ 需求生成：推动漏斗的 8 种方法 我们如何实现通用智能？ 安德里亚·西诺雷利 米兰人，类如何转变为机器》。 您想了解更多吗？ 联系我们进行免费咨询 › 相关文章 数字营销在过去几年中发生了巨大变化。数字化转型重新设计了市场视野，使得 领域稳固的在线业务变得越来越必要，但最重要的是有利可图。
