试析光机智能的语境瓶颈———基于诺尔蒂的量子光学计算机理论

诺尔蒂在《光速思考——新一代光计算机与人工智能》一书中,以量子计算和光学语言为基础,设想了量子计算机系统原理及新一代光电计算机发展远景,认为光机智能终将超越人类智能。文章从表征和计算的角度对这一系统设想进行了批判。     

论深度学习的语用特征

深度学习的根本困境来源于真实世界中广泛存在的语境问题。一个有效的深度学习系统,只能执行某类特定功能,无法跨越类别去处理多个领域的任务,具有明显的语用特征。为完成某个特定的语用任务而设计的深度学习系统难以适应纷繁复杂的真实世界,因此也无法具有真正的智能,更不可能实现强人工智能。     

语境论视野下的人工智能范式发展趋势研究

人工智能在短短50多年时间里出现了符号主义、连接主义和行为主义等三种主导性范式,并表现出一定的融合趋势。文章认为,独特的表征理论和计算理论是人工智能范式得以成立的基础。文章从表征和计算两个角度对人工智能现有范式进行分析,认为三者面临的共同问题,都是难以在不断变化着的真实语境中很好地处理问题。人工智能将紧紧围绕语境问题展开研究。因此,人工智能研究范式也必然不会停留在现有范式之内,需要构建语境论视野下的范式发展观。     

试析光机智能的语境瓶颈——基于诺尔蒂的量子光学计算机理论

诺尔蒂在《光速思考——新一代光计算机与人工智能》一书中,以量子计算和光学语言为基础,设想了量子计算机系统原理及新一代光电计算机发展远景,认为光机智能终将超越人类智能。文章从表征和计算的角度对这一系统设想进行了批判。     

当代人工智能表征的分解方法及其问题

分解方法是建立在形式系统之上的人工智能表征的必然选择,也是造成现阶段人工智能表征在自然语言语义理解方面各种瓶颈问题的理论根源。文章认为,句子层次结构以及三个平面的划界理论是分解方法难以实现段落或篇章语义理解的关键所在。基于词汇的语境描写方法难以突破单句限制,人工智能表征要想获得突破,就必须借助基于段落或篇章的整体性语境描写方法,而这正是分解方法所缺失的。多年来,人工智能表征取得的成就表明,脱离分解方法去谈整体性语境构建方法是不切实际的。整体性语境构建方法应当以分解方法为基础,二者之间是一脉相承而非矛盾的关系。二者的有机融合,是解决人工智能表征分解方法瓶颈的关键所在。     

做个农村人,也很幸福

"人民是幸福中国的主人,建设幸福中国,就是让老百姓生活的舒心,放心,安心和对未来有信心。"这是《建设幸福中国》这本书中的一句话,对于这一点我们一家人深有