AI演化：從基礎到超越

AI演化：從基礎到超越

目錄

• 🤖 第一階段：基於規則的系統人工智能（AI）
  • 第一階段介紹
  • 甚麼是基於規則的系統人工智能？
  • 應用範例：戰略遊戲和模擬器
• 🧠 第二階段：上下文感知和保留
  • 第二階段介紹
  • 上下文感知 AI 的演進
  • 應用範例：Eliza 和 Shrdlu
• 💼 第三階段：領域專業知識
  • 第三階段介紹
  • 領域專業 AI 的優勢和挑戰
  • 應用範例：AlphaGo 和 IBM Watson
• 🤔 第四階段：推理機器
  • 第四階段介紹
  • 推理機器的能力和應用
  • 應用範例：自然語言處理和機器學習
• 🤖 第五階段：自我意識系統
  • 第五階段介紹
  • 自我意識 AI 的現狀和挑戰
  • 應用範例：GPT-3 和 AlphaZero
• 🚀 第六階段：人工超智能
  • 第六階段介紹
  • 人工超智能的概念和影響
  • 應用範例：對全球挑戰的解決方案
• 🌌 第七階段：奇異點和超越
  • 第七階段介紹
  • AI 的奇異點和超越的未來展望
  • 應用範例：Google AlphaFold 和 Neuralink

人工智能的七個階段：從基礎到超越

人工智能（AI）已經在過去的幾十年中取得了驚人的進步，從基本的計算發展到能夠理解人類語言、駕駛汽車甚至診斷醫療狀況的系統。然而，讓我們令人震驚的是，迄今為止我們所見到的僅僅是一個驚人旅程的開始。如果人工智能持續進步，它將變得多麼強大？到達超越人類智慧的水平還有多久？你甚至知道我們目前人工智能演化的階段嗎？下面讓我們來探索 AI 演化的七個階段。

🤖 第一階段：基於規則的系統人工智能（AI）

在第一階段，我們遇到了基於規則的系統人工智能。這些系統就像是 AI 的基石，基於人類設定的一組預定義規則。想象一下，當你在玩棋盤遊戲或者在視頻遊戲中駕駛汽車時，你所互動的就是基於規則的 AI。在這些情景中，每一步都由一本規則書指導，這種 AI 雖然不是很複雜，但卻能完成任務。這些系統早在 1970 年代和 1980 年代就出現了，它們是我們試圖創建的第一批模擬人類決策的 AI，但在有限的範圍內。這些基於規則的 AI 仍然在今天被使用，並且將在我們使用電腦和機器的時間裡繼續被使用。儘管如此，基於規則的系統也有其利弊。

Pros：

• 精確和準確。
• 在其指定領域內表現出色。

Cons：

• 缺乏靈活性。
• 面對複雜問題時存在挑戰。

現在，讓我們深入探討第二階段：上下文感知和保留的 AI。