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2023-10-21 22:36:16
在人工智能的发展史中,符号主义和连接主义是两种重要且有代表性的研究路线。符号主义的想法是人的智能主要体现在高层的推理方面,而连接主义认为微观的神经节之间的活动最终涌现出了宏观认知智能。
符号主义最典型的技术是“专家系统”,而连接主义的人工神经网络则是今天人工智能领域最重要的技术之一。这两种技术在人工智能发展的过程中都有着重要的作用,而技术的多元化研究也为人工智能的突破提供了条件。
人工智能的寒冬大约发生在二十世纪六十年代到九十年代之间,当时政府和投资者对人工智能研究的经费大幅削减,人工智能陷入了低谷。但好在人工智能领域有多条技术路线,连接主义的人工神经网络虽然发展艰难,符号主义的专家系统却悄然兴起。
在二十世纪七八十年代,多种技术共同发展,一项技术陷入困境,会有其他技术兴起。这种多元化的研究和发展为人工智能技术的突破提供了可能性。
在自然语言处理领域,大模型是近年来的热门研究方向。比如BERT和GPT模型,它们在语义理解和文本生成方面有着非常优秀的表现。但在大模型的研究中,如果所有公司、机构集中精力和资源去训练一个模型,可能会失去技术多样性。
各个公司的商业化考量,可能也会在客观上促成AI的多元化发展。因此,多元化的研究和发展依然是人工智能技术突破的重要条件。
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