大約70年前，著名的數(shù)學(xué)家，代碼破壞者和計(jì)算機(jī)科學(xué)家艾倫·圖靈(Alan Turing)問：“機(jī)器能思考嗎?” 今天，一些專家毫不懷疑，人工智能(AI)很快將能夠開發(fā)人類擁有的那種通用智能。但是其他人則認(rèn)為機(jī)器永遠(yuǎn)無法達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。盡管在某些任務(wù)上，人工智能已經(jīng)可以超越人類，就像計(jì)算器一樣，但它們卻無法教給人類創(chuàng)造力。

畢竟，我們的創(chuàng)造力有時(shí)是由熱情和直覺驅(qū)動(dòng)的，而不是邏輯和證據(jù)驅(qū)動(dòng)的，這使我們能夠進(jìn)行驚人的發(fā)現(xiàn)-從疫苗到基本粒子。人工智能肯定不會(huì)競爭嗎?好吧，事實(shí)證明他們可能會(huì)這么做。最近在《自然》雜志上發(fā)表的一篇論文指出，人工智能現(xiàn)在已經(jīng)能夠通過簡單地從研究出版物中提取有意義的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

語言與思維有著深厚的聯(lián)系，它已經(jīng)塑造了人類社會(huì)，人際關(guān)系，并最終影響了智力。因此，人工智能研究的圣杯是對人類語言的所有細(xì)微差別的充分理解也就不足為奇了。自然語言處理(NLP)是稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的更大的保護(hù)傘的一部分，旨在評估，提取和評估文本數(shù)據(jù)中的信息。

兒童通過反復(fù)試驗(yàn)與周圍世界互動(dòng)來學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)如何騎自行車經(jīng)常會(huì)遇到一些顛簸和跌落。換句話說，我們犯了錯(cuò)誤并從中學(xué)習(xí)。這正是機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)行方式，有時(shí)還需要一些額外的“教育”輸入(監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí))。

例如，AI可以通過從許多單獨(dú)的示例中構(gòu)建對象的圖片來學(xué)習(xí)識(shí)別圖像中的對象。在這里，人類必須向其顯示是否包含該物體的圖像。然后，計(jì)算機(jī)對是否會(huì)進(jìn)行猜測，并根據(jù)猜測的準(zhǔn)確性調(diào)整統(tǒng)計(jì)模型(由人類判斷)。但是，我們也可以讓計(jì)算機(jī)程序自己完成所有相關(guān)的學(xué)習(xí)(無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí))。在這里，AI自動(dòng)開始能夠檢測數(shù)據(jù)中的模式。無論哪種情況，計(jì)算機(jī)程序都需要通過評估錯(cuò)誤程度來找到解決方案，然后嘗試對其進(jìn)行調(diào)整以最大程度地減少此類錯(cuò)誤。