Bởi Lance Eliot, Người trong cuộc Xu hướng AI
AI mạnh so với yếu. Hoặc, nếu muốn, bạn có thể nêu nó là AI yếu so với AI mạnh (được liệt kê theo thứ tự nào cũng được, nhưng vẫn có cùng một gia vị như vốn có). Nếu bạn đã đọc nhiều về AI trên báo chí phổ biến, thì rất có thể bạn đã thấy các tài liệu tham khảo về cái gọi là AI mạnh và cái gọi là AI yếu, nhưng cả hai cụm từ đó đều được sử dụng sai và mang lại ấn tượng sai lệch và gây nhầm lẫn .
Thời gian để thiết lập kỷ lục thẳng.
Đầu tiên, chúng ta hãy xem xét những gì đang được tuyên bố không chính xác. Một số người nói về AI yếu như thể đó là AI yếu ớt và không có khả năng như AI mạnh, bao gồm cả việc AI yếu chắc chắn là chậm hơn, hoặc kém tối ưu hơn nhiều, hoặc nói cách khác, khả năng AI của nó yếu hơn và rõ ràng là yếu hơn.
Không, đấy không phải nó.
Một hình thức bóp méo khác là sử dụng AI “hẹp”, thường đề cập đến AI sẽ chỉ hoạt động trong một lĩnh vực được xác định hẹp chẳng hạn như trong mục đích sử dụng y tế cụ thể hoặc trong mục đích phân tích tài chính cụ thể và đánh đồng nó với AI yếu, trong khi có lẽ AI mạnh sẽ rộng hơn và toàn diện hơn.
Không, đó cũng không phải là nó.
Đối với khuôn khổ của tôi về xe hơi tự trị AI, xem liên kết ở đây: https://aitrends.com/ai-insider/framework-ai-self-driving-driverless-cars-big-picture/
Tại sao đây là một nỗ lực moonshot, xem giải thích của tôi ở đây: https://aitrends.com/ai-insider/self-driving-car-mother-ai-projects-moonshot/
Để biết thêm về các cấp độ như một loại thang đo Richter, hãy xem thảo luận của tôi ở đây: https://aitrends.com/ai-insider/richter-scale-levels-self-driving-cars/
Đối với các tranh luận về phân chia các cấp độ, xem giải thích của tôi ở đây: https://aitrends.com/ai-insider/reframing-ai-levels-for-self-driving-cars-bifurcation-of-autonomy/
Ý nghĩa của AI mạnh và AI yếu
Quay trở lại thời kỳ trước của AI, vào khoảng cuối những năm 1970 và đầu những năm 1980, khoảng thời gian được coi là kỷ nguyên đầu tiên của sự phát triển mạnh mẽ của AI, mà bạn có thể biết là thời điểm Hệ thống dựa trên tri thức (KBS) và Hệ thống chuyên gia (ES) đã phổ biến.
Kỷ nguyên mới nhất, ngày nay, mà một số người coi là kỷ nguyên hưng thịnh thứ hai của AI, dường như đã được gọi là thời của Học máy (ML) và Học sâu (DL).
Sử dụng phép ẩn dụ theo mùa, kỷ nguyên hiện tại được mô tả là Mùa xuân AI, trong khi khoảng thời gian giữa kỷ nguyên đầu tiên và kỷ nguyên thứ hai hiện đang tồn tại này được gọi là Mùa đông AI (làm như vậy để gợi ý rằng mọi thứ không hoạt động hoặc chậm lại như cách một mùa đông có thể kìm hãm qua tuyết và các điều kiện thời tiết ẩm ướt khác).
Kỷ nguyên đầu tiên bao gồm khá nhiều tranh cãi về việc liệu AI có trở nên có tri giác hay không và nếu có thì chúng ta sẽ đạt được điều đó bằng cách nào.
Ngay cả trong thời đại thứ hai này, hiện tại vẫn có những cuộc thảo luận và tranh luận tương tự đang diễn ra, mặc dù thời đại đầu tiên dường như thực sự nắm bắt hoàn toàn vấn đề và hàng loạt triết gia đã tham gia vào nhóm AI về những gì tương lai có thể nắm giữ và AI sẽ như thế nào. có thể hoặc có thể không trở nên thực sự thông minh.
Trong cuộc xung đột đó, sự ra đời của biệt danh AI yếu và AI mạnh.
Hầu hết sẽ đồng ý rằng đoạn văn bắt nguồn hoặc ít nhất đã được củng cố trong một bài báo của nhà triết học John Searle có tựa đề “Trí óc, Bộ não và Chương trình” (xem liên kết: http://cogprints.org/7150/1/10.1.1.83.5248.pdf).
AI yếu là gì và AI mạnh là gì?
Chúng là những khác biệt triết học về cách cuối cùng có thể đạt được AI, giả sử rằng bạn đồng ý về ý nghĩa của việc đạt được AI (thêm về điều này trong giây lát).
Hãy xem Searle nói gì về việc xác định thuật ngữ của AI yếu: “Theo AI yếu, giá trị chính của máy tính trong nghiên cứu về tâm trí là nó cung cấp cho chúng ta một công cụ rất mạnh. Ví dụ, nó cho phép chúng tôi xây dựng và kiểm tra các giả thuyết một cách chặt chẽ và chính xác hơn.”
Và, hơn nữa, ông đã chỉ ra điều này về AI mạnh mẽ: “Nhưng theo AI mạnh mẽ, máy tính không chỉ đơn thuần là một công cụ để nghiên cứu trí óc; đúng hơn, máy tính được lập trình phù hợp thực sự là một bộ óc, theo nghĩa là máy tính được cung cấp chương trình phù hợp có thể hiểu theo nghĩa đen và có các trạng thái nhận thức khác.”
Với sự làm rõ thêm này: “Trong AI mạnh mẽ, vì máy tính được lập trình có các trạng thái nhận thức, nên các chương trình không chỉ là công cụ cho phép chúng tôi kiểm tra các giải thích tâm lý; đúng hơn, bản thân các chương trình là những lời giải thích.”
Phần còn lại của bài báo nổi tiếng (bây giờ là khét tiếng) của anh ấy sau đó tiếp tục chỉ ra rằng anh ấy “không phản đối những tuyên bố về AI yếu”, và do đó anh ấy không đặc biệt giải quyết khía cạnh AI yếu của mọi thứ, mà thay vào đó, anh ấy tập trung chủ yếu vào dấu hiệu của AI mạnh mẽ.
Nói tóm lại, anh ấy không có nhiều niềm tin hay niềm tin rằng AI mạnh mẽ là bất cứ thứ gì đáng để viết về nhà. Anh ấy nói thế này: “Về lập luận nâng cao ở đây, chỉ có máy móc mới có thể suy nghĩ, và chỉ những loại máy móc rất đặc biệt, đó là bộ não và máy móc có sức mạnh nhân quả bên trong tương đương với sức mạnh của bộ não. Và đó là lý do tại sao AI mạnh mẽ ít cho chúng ta biết về suy nghĩ, vì nó không nói về máy móc mà là về các chương trình, và không có chương trình nào tự nó là đủ để suy nghĩ.”
Đây là ý nghĩa của điều đó, ít nhất là như đã được giải thích bởi một số người.
AI thông thường có lẽ sẽ thất bại trong việc cố gắng tiếp cận AI thực sự nếu bạn tiếp tục sử dụng “chương trình máy tính” vì những chương trình đó sẽ không bao giờ cắt giảm nó và thiếu các khả năng cần thiết để thể hiện những thứ mà chúng ta liên tưởng đến suy nghĩ và tình cảm.
Con người và động vật có một loại chủ ý, bằng cách nào đó phát sinh từ việc sử dụng bộ não của chúng ta và đối với những người tin rằng AI thực sự yêu cầu tính chủ định đó, thì bạn đang nhầm cây thông qua việc theo đuổi “chương trình máy tính” (chúng là thứ sai và không thể leo lên bậc thang trí tuệ cao như vậy).
Tất cả những điều này giả định trước hai giả định hoặc đề xuất chính mà Seale đưa ra:
- “Tính chủ định ở con người (và động vật) là sản phẩm của các đặc điểm nhân quả của não…”
- “Khởi tạo một chương trình máy tính tự nó không bao giờ là điều kiện đủ của chủ ý.”
Nếu mục tiêu của bạn là nghĩ ra một chương trình máy tính có thể suy nghĩ, thì bạn đang làm một việc ngu ngốc và sẽ không bao giờ đạt được điều đó, tuy nhiên, điều đó không hoàn toàn ngu ngốc vì bạn có thể học được nhiều điều trong quá trình thực hiện và có thể có một số kết quả tuyệt vời và hiểu biết sâu sắc, nhưng nó sẽ không phải là một nhà tư tưởng.
Tôi tin rằng rõ ràng đây là một sự xem xét triết học hấp dẫn sâu sắc, một sự cân nhắc xứng đáng cho các học giả và những người khác đề cao.
Liệu điều này có tạo ra sự khác biệt cho công việc hàng ngày của AI mà những người tạo ra các hệ thống dựa trên AI như Alexa hay Siri hay robot hoạt động trên dây chuyền sản xuất sẽ phải lo lắng và mất ăn mất ngủ?
Không.
Để làm rõ, chúng ta còn một chặng đường dài, rất dài, rất lâu nữa mới có thể tạo ra các hệ thống AI có thể thể hiện trí thông minh ở cấp độ con người theo bất kỳ ý nghĩa thực sự nào về phạm vi, phạm vi và chiều sâu của trí thông minh con người.
Đó là một cú sốc đối với một số người vẫn nghe về các hệ thống AI tinh thông như con người.
Hãy hít một hơi thật chậm và đều đặn và tiếp tục đọc tài liệu này.
Để biết lý do tại sao việc thử nghiệm hoặc vận hành xe ô tô tự lái từ xa thường bị cấm, hãy xem giải thích của tôi tại đây: https://aitrends.com/ai-insider/remote-piloting-is-a-self-driving-car-crutch/
Để cảnh giác với những tin tức giả mạo về ô tô tự lái, hãy xem các mẹo của tôi tại đây: https://aitrends.com/ai-insider/ai-fake-news-about-self-driving-cars/
Các tác động đạo đức của hệ thống lái xe AI là rất quan trọng, hãy xem chỉ dẫn của tôi ở đây: https://aitrends.com/selfdrivingcars/ethically-ambiguous-self-driving-cars/
Hãy nhận biết những cạm bẫy của việc bình thường hóa độ lệch khi nói đến ô tô tự lái, đây là lời kêu gọi của tôi: https://aitrends.com/ai-insider/normalization-of-deviance-endangers-ai-self-driving-cars/
Đạt được AI thực sự là câu hỏi quan trọng
Trước đó tôi đã đề cập đến AI hẹp.
Một số ứng dụng AI dường như hoạt động tốt trong các lĩnh vực hẹp, mặc dù có lẽ chúng nên có bản in nhỏ loại Bác sĩ phẫu thuật chung xác định nhiều cảnh báo và hạn chế về những gì AI có thể làm.
Các hệ thống AI ngày nay không thể thực hiện hoặc thể hiện khả năng suy luận theo lẽ thường, điều mà tôi tin rằng tất cả chúng ta đều đồng ý rằng con người nói chung có (đối với những người cười nhạo về việc con người có hoặc không có khả năng suy luận theo lẽ thường, vâng, có những người mà chúng ta biết đôi khi dường như có). thiếu ý thức chung, nhưng điều đó không giống với những gì được coi là lý luận theo lẽ thường và đừng nhầm lẫn hai điều đó thành vô nghĩa).
Đối với những người trong cuộc về AI, các ứng dụng AI ngày nay là AI hẹp, và chưa phải là hệ thống AGI (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo), đây là một thuật ngữ khác đang được sử dụng để giải quyết thực tế rằng “AI” đã được rút gọn thành thuật ngữ và được sử dụng cho bất cứ điều gì mà mọi người muốn nói là AI, trong khi đó, những người khác đang cố gắng hết sức để có được phiên bản AI của những người theo chủ nghĩa thuần túy, đó sẽ là AGI.
Cuộc tranh luận về AI yếu và AI mạnh nhắm vào những người thắc mắc liệu một ngày nào đó chúng ta có thể đạt được AI thực sự hay không.
AI thực sự là một thuật ngữ phức tạp cần được làm rõ.
Một phiên bản của AI thực sự là một hệ thống AI có thể vượt qua Bài kiểm tra Turing, một loại bài kiểm tra đơn giản nhưng thú vị liên quan đến việc đặt câu hỏi cho hệ thống AI và đặt câu hỏi cho con người. Về cơ bản, họ là hai người chơi riêng biệt trong một trò chơi sử dụng trí thông minh, đại loại như vậy, và nếu bạn không thể biết đâu là trí thông minh, thì có lẽ AI là “tương đương” với trí thông minh của con người vì nó không thể phân biệt được với trí thông minh thể hiện của con người.
Mặc dù Thử nghiệm Turing rất tiện dụng và là một công cụ thường được sử dụng để đánh giá những nỗ lực của AI để trở thành AI thực sự, nhưng nó cũng có những nhược điểm và vấn đề cần cân nhắc (xem phân tích của tôi tại: https://www.aitrends.com/ai-insider/turing-test-ai-self-driving-cars/).
Dù sao đi nữa, làm thế nào chúng ta có thể tạo ra AI để thành công trong Thử nghiệm Turing và để AI có vẻ ngoài không thể phân biệt được với trí thông minh của con người?
Một niềm tin cho rằng chúng ta sẽ cần đưa vào hệ thống AI cùng một loại chủ ý, tính ngẫu nhiên, suy nghĩ và bản chất của tình cảm tồn tại ở con người (và ở một mức độ nào đó, ở động vật).
Xin lưu ý thêm, ngày mà chúng ta đạt được khả năng nhận thức của AI thường được gọi là điểm kỳ dị, và một số người tin rằng nó chắc chắn sẽ đạt được và khi đó chúng ta sẽ có trí tuệ tương đương với con người, trong khi những người khác tin rằng AI sẽ vượt xa con người. trí thông minh, và chúng ta sẽ đi đến một dạng siêu trí tuệ AI.
Hãy nhớ rằng không phải ai cũng đồng ý với điều kiện tiên quyết là phải khám phá và phát minh lại tính chủ đích nhân tạo, khẳng định rằng chúng ta vẫn có thể đạt được AI thể hiện trí thông minh của con người nhưng vẫn làm được điều đó mà không cần ném vào giỏ hàng thứ yếu ớt này được gọi là tính chủ định và các thông số kỹ thuật của nó. biến thể.
Dù sao đi nữa, bỏ khía cạnh cuối cùng đó sang một bên, câu hỏi lớn khác là liệu “chương trình máy tính” có phải là công cụ thích hợp để đưa chúng ta đến đó hay không (dù thế nào đi chăng nữa). có có thể là).
Điều này dẫn đến một sự xem xét mang tính định nghĩa khác. Bạn có ý nghĩa gì bởi các chương trình máy tính?
Vào thời điểm cuộc tranh luận này lần đầu tiên nổ ra, các chương trình máy tính thường có nghĩa là viết mã thủ công bằng cách sử dụng cả ngôn ngữ lập trình thông thường và hơi khác thường, được minh họa bằng các chương trình như ELIZA của Weizenbaum và SHRDLU của Winograd.
Ngày nay, chúng ta đang sử dụng Học máy và Học sâu, vì vậy câu hỏi hiển nhiên trong đầu những người vẫn đang cân nhắc giữa AI yếu và AI mạnh là liệu việc sử dụng ML/DL có cấu thành “chương trình máy tính” hay không.
Có phải chúng ta đã vượt qua các chương trình máy tính thời xưa và nâng cao thành bất kỳ ML/DL nào, đến mức chúng ta dường như không còn đeo bám con chim hải âu này rằng các chương trình máy tính không phải là con tàu tên lửa có thể đưa chúng ta đến mặt trăng mong muốn này?
Chà, điều đó mở ra một hộp sâu khác, mặc dù hầu hết mọi người đều đồng ý rằng ML/DL vẫn là một “chương trình máy tính” theo nghĩa của cả cách diễn đạt của những năm 1980, vì vậy, nếu bạn chấp nhận lập luận rằng bất kỳ việc sử dụng hoặc một biến thể của các chương trình máy tính là không đủ để đạt được AI biết suy nghĩ, chúng ta vẫn đang ở trong tình trạng tồi tệ và u ám.
Mặc dù vậy, Searle có đề cập đến chủ đề ML/DL ở một mức độ nào đó vì ông đề cập rằng một cỗ máy nhân tạo có thể suy nghĩ nếu nó:
“Giả sử có thể sản xuất một cách nhân tạo một cỗ máy có hệ thống thần kinh, tế bào thần kinh có sợi trục và sợi nhánh, và tất cả phần còn lại của nó, đủ giống như của chúng ta, thì một lần nữa, câu trả lời cho câu hỏi dường như là hiển nhiên, vâng. Nếu bạn có thể sao chép chính xác các nguyên nhân, thì bạn có thể sao chép các kết quả. Và quả thực, có thể tạo ra ý thức, ý định và tất cả những thứ còn lại bằng cách sử dụng một số loại nguyên tắc hóa học khác với những nguyên tắc mà con người sử dụng.”
Xin lưu ý rằng ML/DL ngày nay khác xa so với tế bào thần kinh và bộ não con người.
Tốt nhất, nó là một mô phỏng thô sơ và cực kỳ đơn giản, thường triển khai Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), thấp hơn nhiều so với bất kỳ thứ gì tiếp cận tương đương sinh học của con người. Một ngày nào đó chúng ta có thể tiến gần hơn và thực sự một số người tin rằng chúng ta sẽ đạt được điều tương đương nhưng hiện tại đừng nín thở.
Đưa chúng ta về cuộc tranh luận về AI yếu và mạnh, bất kể bạn làm gì trong trường hợp AI yếu hay AI mạnh, đây là nơi bạn sẽ tiếp cận theo Searle: “Nhưng liệu một thứ gì đó có thể nghĩ, hiểu, v.v. vì là một máy tính với đúng loại chương trình? Liệu việc khởi tạo một chương trình, tất nhiên là một chương trình phù hợp, có thể tự nó là một điều kiện đủ để hiểu không?”
Và câu trả lời rõ ràng của anh ấy là: “Tôi nghĩ đây là câu hỏi phù hợp để hỏi, mặc dù nó thường bị nhầm lẫn với một hoặc nhiều câu hỏi trước đó, và câu trả lời cho nó là không.”
Ôi! Điều đó thông minh.
Tuy nhiên, vẫn có một tia hy vọng về AI mạnh mẽ, vì nó có khả năng biến thành thứ gì đó có thể đạt được thương hiệu AI có tư duy (Searle nói): “Bất kỳ nỗ lực nào theo nghĩa đen nhằm tạo ra chủ đích một cách giả tạo (AI mạnh mẽ) đều không thể thành công chỉ bằng cách thiết kế các chương trình nhưng sẽ phải nhân đôi sức mạnh nhân quả của bộ não con người.”
Để biết thêm chi tiết về ODD, hãy xem chỉ dẫn của tôi tại liên kết này ở đây: https://www.aitrends.com/ai-insider/amalgamating-of-operational-design-domains-odds-for-ai-self-driving-cars/
Về chủ đề xe ô tô tự lái địa hình, đây là thông tin chi tiết của tôi: https://www.aitrends.com/ai-insider/off-roading-as-a-challenging-use-case-for-ai-autonomous-cars/
Tôi đã thúc giục rằng phải có một Giám đốc An toàn tại các nhà sản xuất xe tự lái, đây là tin sốt dẻo: https://www.aitrends.com/ai-insider/chief-safety-officers-needed-in-ai-the-case-of-ai-self-driving-cars/
Kỳ vọng rằng các vụ kiện sẽ dần trở thành một phần quan trọng của ngành công nghiệp xe hơi tự lái, hãy xem chi tiết giải thích của tôi tại đây: https://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-car-lawsuits-bonanza-ahead/
Ý Nghĩa Thiết Thực Cho Ngày Nay
Tôi hy vọng rõ ràng rằng ý nghĩa ban đầu liên quan đến AI yếu và mạnh khác xa với những gì báo chí phổ biến có xu hướng sử dụng những cụm từ hấp dẫn đó cho ngày nay. Khi cố gắng chỉ ra cho mọi người rằng việc sử dụng AI yếu và AI mạnh của họ không phù hợp với ý nghĩa ban đầu, họ thường nổi cáu và bảo bạn đừng cố chấp như vậy. Hoặc, họ nói với bạn rằng hãy loại bỏ mạng nhện ra khỏi tâm trí và trở nên sành điệu hơn với thời đại hiện tại.
Tốt thôi, tôi cho rằng, bạn có thể thay đổi ý nghĩa nếu muốn, chỉ cần lưu ý rằng nó không giống với bản gốc.
Điều này xuất hiện trong nhiều ứng dụng ứng dụng của AI. Ví dụ, hãy xem xét sự xuất hiện của ô tô tự lái thực sự dựa trên AI. Những chiếc xe tự lái thực sự là những chiếc mà AI tự lái chiếc xe hoàn toàn và không có bất kỳ sự trợ giúp nào của con người trong quá trình lái xe.
Những phương tiện không người lái này được coi là Cấp 4 và Cấp 5, trong khi một chiếc ô tô yêu cầu người lái cùng chia sẻ nỗ lực lái xe thường được coi là Cấp 2 hoặc Cấp 3. Những chiếc xe cùng chia sẻ nhiệm vụ lái xe được mô tả là là bán tự động và thường chứa nhiều tiện ích bổ sung tự động được gọi là ADAS (Hệ thống hỗ trợ người lái nâng cao).
Vẫn chưa có một chiếc xe tự lái thực sự ở Cấp độ 5, mà chúng ta thậm chí còn không biết liệu điều này có thể đạt được hay không, và cũng sẽ mất bao lâu để đến đó.
Trong khi đó, những nỗ lực ở Cấp độ 4 đang dần cố gắng để có được một lực kéo bằng cách trải qua các thử nghiệm trên đường công cộng rất hẹp và có chọn lọc, mặc dù có tranh cãi về việc liệu thử nghiệm này có được cho phép hay không (tất cả chúng ta đều là chuột lang sống hoặc chết trong một thí nghiệm diễn ra trên đường cao tốc và đường cao tốc của chúng tôi, một số điểm chỉ ra).
Một số phương tiện truyền thông mô tả ADAS bán tự trị là AI yếu, trong khi AI tự trị là AI mạnh. Chà, điều đó không phù hợp với định nghĩa ban đầu về AI yếu và AI mạnh. Bạn phải sẵn sàng đặt các định nghĩa ban đầu sang một bên nếu bạn đang tìm cách sử dụng các thuật ngữ đó theo cách đó.
Cá nhân, tôi không thích nó. Tương tự, tôi không thích khi AI yếu và AI mạnh được sử dụng để mô tả sự khác biệt giữa AI tự trị.
Ví dụ: một số người nói rằng Cấp độ 4 là AI yếu, trong khi Cấp độ 5 là AI mạnh, nhưng điều này một lần nữa là vô nghĩa về bản chất của những thuật ngữ đó nhằm biểu thị điều gì.
Nếu bạn thực sự muốn thử và áp dụng lập luận này cho ô tô tự lái thực sự, thì vẫn có tranh cãi đang diễn ra về việc liệu ô tô không người lái có cần thể hiện “sự cố ý” để đủ an toàn cho các con đường công cộng của chúng ta hay không.
Nói cách khác, liệu chúng ta có thể chế tạo AI mà dường như không có bất kỳ hiện thân nào của chủ ý và tuy nhiên, AI đó đủ tốt để tin tưởng những chiếc ô tô tự lái dựa trên AI đang di chuyển trên đường cao tốc, đường nhỏ và đường phố hàng ngày của chúng ta?
Đó là một cuộc tranh luận phức tạp và vẫn chưa ai biết liệu lĩnh vực lái xe có thể được coi là đủ giới hạn trong phạm vi mà chủ ý như vậy không cần thiết hay không, thêm vào đó, câu hỏi trong câu hỏi là điều gì có thể được đánh giá là an toàn hoặc đủ an toàn để xã hội chấp nhận chính mình. - lái xe ô tô như tài xế đồng nghiệp.
Kết luận
Đối với những người muốn tìm hiểu sâu hơn về chủ đề này, bạn cũng sẽ muốn được giới thiệu về Luận cứ phòng Trung Quốc (CRA), một giấy bạc được sử dụng trong lập luận của Searle và một cái gì đó đã trở thành một túi đấm được lưu trữ trong hội trường của AI và triết học.
Đó là một câu chuyện cho một ngày khác.
Những người thực hành AI có thể coi toàn bộ cuộc thảo luận này về AI yếu và AI mạnh là hàn lâm và chẳng có gì đáng bàn.
Một số người nói rằng hãy sử dụng những cụm từ đó theo bất kỳ cách nào bạn muốn.
Kiên nhẫn một chút.
Có lẽ chúng ta nên chú ý đến những lời của William Shakespeare: “Lời nói thiếu suy nghĩ không bao giờ lên thiên đường.”
Những từ chúng tôi sử dụng rất quan trọng, và đặc biệt là trong các mục tiêu và kết quả đặt cược cao của AI.
Bản quyền 2020 Tiến sĩ Lance Eliot
Nội dung này ban đầu được đăng trên Xu hướng AI.
[Ed. Lưu ý: Đối với độc giả quan tâm đến các phân tích kinh doanh đang diễn ra của Tiến sĩ Eliot về sự ra đời của những chiếc xe tự lái, hãy xem cột Forbes trực tuyến của anh ấy: https://forbes.com/sites/lanceeliot/ và podcast của anh ấy: http://ai-selfdriving-cars.libsyn.com/website]
