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除此之外,业内人士还指出,AI乐观主义者认为这个问题终将解决:机器学习系统通过人工干预或递归自我改进,会填补空白并在多数人类任务中表现良好。海伦·托纳指出即便如此,我们仍可预期大量锯齿行为。例如机器学习系统只能处理训练数据或上下文窗口内的信息,难以胜任需要隐性知识(即未书面记录)的任务。同理,类人机器人可能遥不可及,这意味着机器学习难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身认知。

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网友评论

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    这篇文章分析得很透彻,期待更多这样的内容。

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    关注这个话题很久了,终于看到一篇靠谱的分析。

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    这个角度很新颖,之前没想到过。

  • 好学不倦

    作者的观点很有见地,建议大家仔细阅读。