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對話李國傑:突破麥肯錫和圖靈的框框,人工智能要解決大問題

來源: 人工智能學家     編輯:創澤   時間:2022/1/11   主題:其他 [加盟]

學術界的人工智能研究過分局限於約翰·麥肯錫的定義,也就是人工智能的目標是“像人”,並指出我們應該突破對智能的狹義理解。這與AI要解決NP-hard級別難題有什麼聯係?

“像人”的人工智能是一個已經被大家很重視的方向,但我認為人工智能的另一個發力點是「解決大問題」。尤其是用機器學習的方法解決意義重大的科學難題,即在多項式時間內“有效解決”指數複雜性問題。

所謂指數複雜性是指求解一個問題所需的時間或空間(存儲用量)隨著問題規模增加而指數性地增加。這也就人們常說的組合爆炸。在計算複雜性理論中,將一大類目前還找不到多項式級複雜性算法的問題劃歸為NP-hard問題。如果一個問題能找到多項式級複雜性的算法,例如排序算法等,直接按確定的程序計算就能精確求解,人們一般不認為是人工智能應用。人工智能要研究的問題幾乎都是NP-hard問題,從其誕生開始就要對付組合爆炸。從這種意義上講,人工智能的“天”就是組合爆炸,所謂“頂天”就是找到巧妙的辦法克服組合爆炸。




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