为什么现代化的大赦国际是一个死胡同技术的发展
Source:的现代意义上的—；它不是东西，许多人认为
的术语""通常是指神经网络的基于技术的深入机学习。 此外，技术的神经网络的学习以及建立和取得成果。 然而，不是所有科学家认为人工智能应该发展这种方式。 有人甚至认为，这种系统的"不信任"，并且没有良好的发展不会的结果。
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为什么是机械学习—；它是对人类发展
大的工作发布在网页上的报纸，纽约大学教授、专家在该领域的认知科学(科学知识)加里*马库斯告诉会产生什么后果的广泛使用的神经网络的基础上，深刻的机学习。
第一，科学家认为，技术具有明显的局限性。 特别是，长期以来谈论什么需要创建所谓的"真正的爱"，这是适用于范围广泛的任务，而不是一个具体的一个，因为现在正在发生。 现有的人工智能系统已经来到峰值的发展，它几乎是"无处可成长"。 此外，你不能只是说第一个教AI来驱动，和其他得到修复它，然后合并系统，创造一个普遍的助理。 人工智能就是不可能的通信作为"学会了不同"。
<大段引用>你可以训练的艾玩Atari好于男子，但是要做一个良好的robomobile—；是不可能的。 虽然这一任务也是相当专业。 深学习的执行以及在分析数据，但是算法没有看到因果关系并不采取任何改变的条件。 滑动元素在计算机游戏，两到三个象素，并培训AI会变得无效。 让这场游戏的是不是广场，但是长方形的，以及人工智能会失去甚至新播放。
如何使艾聪明
为，他们需要"教不同"。 它必须使如此，他们开始看到之间的关系对象和后果的相互作用。 在这种情况下，最好的例子将会是你和我。
<大段引用>种类型的学生实习人员，他们在几天之内你就会开始工作上的任何问题—；从法医学。 不是因为他们都是聪明。 而事实上，人们一般想法对世界的，但不是私人的。
教授加里*马库
和什么，马库斯不是新的。 例如上述—；这是科学家如何设想的"经典爱". 只有在这里对于这个AI有效地工作，我们需要预先程序的所有可能的结果。 并且它几乎是不现实的。 但有一个解决方案。 通过这种方式，什么样的发展道路的最好在你的意见吗？ 告诉我们，它在我们
<码>参见：
一个解决方案可能是一种共生关系""谁看见的关系，并得到了解决方案以有意义的方式，并深入学习，都能够找到解决方案"的试验和错误"。 这可能是一种基本的系统规则和条例，关于周围的世界。 根据他们的人工智能系统已经并将能够发展自己在某些区域。 真AI需要了解如何的一切工作，以便了解因果关系，并以很容易地从一个任务切换到另一个。 现代的系统的创建使用技术用于深入学习，对于这样是不够的。
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