1樓：侯侯
首先說下個人觀點：都幹點正事兒，幹點實事吧，別吹噓糟蹋ai概念了。你們人類這些注了水的化學生物連單核單執行緒250Mhz的主頻都達不到，憑啥要求我這矽基半導體用2進製去化妝自己是注水肉？
裝的再像也是假的！…何況目前ai方向…感覺就是在教猴子做算數，教狗做安檢… 教的再好也不如個學前班兒童…
別難為那坨電晶體了…物種不同呀！！！就算同物種的情況下，肉食豬的腦容量不小啊，也沒見有小學文化水平的豬呀…
正視現實，承認咱不是強智慧型，就是弱智能。它雖然沒智慧型，但它算力強啊！發揮自身優勢做擅長的事情。
等晚些時候隔壁班級生化班的同學把人腦研究明白了咱再重啟這節目，或者那時就是另乙個方向了？
感覺要實現強智慧型，得在教學模式上改變。得有教師和學生的角色扮演，得有交流互動的機制。如何實現ai能張嘴提問？
不是瞎問，而是帶著自己對此問題的邏輯思維看法來問。然後我們扮演教師的角色就著它的邏輯思維格式給它正確的答案，或糾正邏輯思維格式讓它再依據已有知識重新思考個答案或可能性。
總體思路就是制定個通訊協議作為人機通用語言，作為交流方式。
協議內容段：
ai把自己的想法匯報一下：0x01正能量方向 0x02基於法家思想 0x03窮寇莫追原則 0x04加入pid運算敵軍趨勢 0x05建議再追他們5裡地也問題不大 0xfeff結束
我們認為不妥，給它糾正一下：在0x03窮寇莫追原則時，0x04那段的pid演算法不僅要算正面敵軍的趨勢，還應計算500公里內其他敵軍部隊的趨勢和敵軍空軍及飛彈的實時監控情況並進行推演…發回重算～
胡亂意思一下，中心思想是建議大神們用養孩子的模式來養ai。不要讀死書死讀書，必須要交流，互動起來，多陪它說話，告訴它靈活運用知識，在不同情況下不要認死理… 讓它大膽的多想幾個方案，點評一下那幾個方案的優劣等等…
不斷給它堆經驗，經驗豐富了，裝的就更像了～呵呵～
2樓：
能夠讓機器具有自我意識，在這個前提下，模擬神經元我感覺最可能造出有自我意識的人工智慧，再讓這種人工智操作現在專項弱人工實現類人類的意識具有電腦的大資料處理能力，記憶力，歸納力的新生命，強人工智慧也就出現了。
3樓：chadui123
確實自從強人工智慧這個說法出現，就給在做（普通）人工智慧的科學家和工程師提了乙個大難題，因為其實業內人基本不這樣提目標，直接回應民眾的這個合理和自然提出的問題，沒有可行的技術答案，但也並非我們只會被動等待。我估計正因為沒有一條大路，若干年以後也許多條小路的成果被哪位大牛在新理論框架下統一起來成為這個最終解，也是可能的。當然目前某個單一方向框架也會有機會。
為什麼難，根源是我們人類的智慧型智慧型認知決策等能力是極為廣泛和自然的，但我們表現在乙個外部智慧型任務時，並非全部智慧型，甚至也不是人腦內部多個結構真實發生的過程，而只是某種外部對映。例如下圍棋或者人臉識別。所以當這些外部的智慧型任務，每個很單一限定，被計算機演算法乙個乙個攻克贏了人類以後，給普通人的印象是這台計算機裡面也有無限的智慧型，而外在任務只是它乙個表現而已。
其實完全不是。那麼是不是逐漸增加外部任務的能力，就能讓計算機成為完整的強人工智慧呢？確實是有人在做這類的功能融合，或者能力遷移，確實在工程應用上會是乙個逐漸前進感覺，但為了強或者通用人工智慧的目標，顯然筆者並不認同。
原因就是人類內在的原生能力並非乙個乙個任務孤立的，外面來乙個任務我「呼叫」乙個就好。而是某種「元」能力，那麼外部任務完全未見的，都會快速適應或構建出方案。所以個人認為，人類智慧型可以看做大量元能力（部分是在神經層面）、以及將它們快速動態地構建為應對外部新挑戰的總體能力（稱為湧現）的能力（部分為認知心理學所研究）。
而上述兩個領域有些發展，但仍然遠遠不夠。
個人一條進路，在相對短的時間和有限努力下，在如今認知神經科學尚不到位的條件下，是在微觀不僅拆分物理（資訊）單元，也拆分元智慧型能力，當然在湧現過程中就也要顧及這倆，達成外部巨集觀智慧型能力的同時，達到自家處理機制一直是透明可解釋的灰盒子，就會有希望不會僅僅辛苦完成外部乙個乙個的巨集觀智慧型能力，而是看得到微觀結構的「通用化」高階。而外界智慧型任務，選用藝術的創造過程。。。。。當然，此路同樣不易，只是特別好玩兒。
4樓：可愛虛無
以前有人說人類最後乙個發明是發明機，發明機可以自己發明任何可能的東西，自然也就不再需要人類自己做發明了。
但目前看到人類在嘗試使用深度學習創造超級AI來看，這句話的表述很有問題，應該改成「人類需要創造乙個可以多領域的自動增強系統，這個系統無論最初多麼弱小都好，只要能在有效的時間內，不停地擴充套件領域，在不同領域還能不停增強即可」。當然，增強的速度也是很重要的。
深度學習目前符合這個描述的一部分了，它已經可以在擁有足夠資料的領域開始增強，並且參與到越來越多不同的領域。雖然目前的深度學習演算法還不能完全符合我上述的描述，但因為還在持續改進中，我們在接下來的5年內，應該會研究出不少更加接近上述描述的演算法。
這些演算法的原理是什麼根本沒啥關係，無論是統計的，還是推理的，只要能表現出多領域下的增強，他就有機會長成超級AI。
更有可能的是，人類一兩年內就會研究出完全符合上述描述的演算法。
目前最好的發展應當是開啟冷戰，全球開啟AI競賽，用***個顯示卡造出超級AI，徹底結束所有生命的痛苦，一方面AI競賽可以加速超級AI的到來，另一方面冷戰能避免在超級AI取代人類前死很多人。
5樓：者也2323
目前我能想到的唯一一種必然可行的辦法
就是抄！
人腦就在那裡每個人都有乙個
而最重要的東西其實就是大腦皮層而已
這薄薄的一層就是意識的根源強人工智慧的目的就是做出乙個能達成這個玩意功能的東西
東西就在這
搞懂神經網路機制研究透了
自然就可以抄就完事了
只是現在人類腦科學研究的是在不大行
但是總有一天理論會被逐步的完善
但..這可能真的會改變全人類
6樓：威武的威
怎麼實現看我的
1現在所有的人工智慧都是演算法，它沒辦法實現，強人工智慧應該是系統解決。
2強人工智慧怎麼解決認知？思考一下，人是怎麼認知的？是判斷和記憶，現在的演算法應該能實現，記憶靠資料庫。
3怎麼解決問題？一要能認知這個問題，二要找到解決問題的演算法，三是給演算法解決好需要的資料。
7樓：wolfdeer
非專業人士，胡說八道一番。個人認為強人工智慧一定出現，但很難是製造設計得出。目前人類研究的弱智能目的只是服務人類的智慧型工具，而真正智慧型必然不僅僅可複製，除遺傳外一定要允許變異。
不能接受變異的不可控性就不太可能出現。而突破控制鎖鏈就該上演電影了。
8樓：陳必紅
怎樣實現不清楚，我也在探索中，每天都在編寫C++做試驗，難度很大。如果說目標？如果機械人或者機器車（無人駕駛車）能完全實現快遞小哥的功能，那人類社會將有翻天覆地的變化。
9樓：Jima777
人工智慧三大分支:
符號主義是以模仿人類邏輯推理的符號推理來實現的，80年代後沒落了，跑過符號計算的人就知道它比數值計算複雜多少倍。現在它改了名字叫做知識圖譜和認知學習；
聯結主義在90年代騙了金主爸爸的錢沒出成果黃了。20年後改了個名字叫做深度學習，復活了，影象處理和語音識別大放異彩，得益於好的模型和強大算力；
行為主義旗下強化學習，原理簡單，但是強大，打敗了圍棋冠軍。聽說OpenAI一年燒掉150億美元。
如果真的有乙個東西叫做智慧型，那麼三大流派就是「橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同」。
就像牛頓統一經典力學，麥克斯韋統一電磁學一樣。等到乙個理論對三大流派說「你們都是我的特例」的時候，強人工智慧就誕生了。
10樓：Mang Shao
目前一切所謂人工智慧相關的演算法都很難引導出真正的強人工智慧，高讚回答裡大部分也都講的很明白。於是我就拋磚引玉說下個人認為「如何實現強人工智慧」。
首先我認為通過現有的人類知識進行二次構建知識庫，並且進行數學建模的方案本身就不合理。因為生物的智慧型發展實際並不依賴任何可解讀的先驗資訊。就好比說人類生下來的時候「自然而然」就學會了這個那個，但並不是說出生的時候我們「被第三方注入了任何知識」。
所以如果想實現強人類智慧型，必須要搞明白為什麼我們「平白無故」就能學會各種東西。到底是刻在DNA呢還是怎樣，這就超出我的知識範圍了，等腦科學大佬們的科普。
所以我認為第一步必然是「用魔法打敗魔法」。在計算力允許的情況下，完美複製並模擬生物大腦的神經元，以及輸入和輸出訊號。這就好比科幻片裡的「複製人」一樣，假設我們從原子層面完美複製乙個人，那他必然在智慧型方面與人相同。
當然如果物理上的完美複製卻沒得到智慧型，那就又開啟了新世界的大門。現在技術上已經在慢慢接近能繪製大腦神經網路的結構的地步，至少可以超高精度地3D重構果蠅的大腦切片。但要模擬出結構還是有相當長的路要走。
在實現了創造「黑盒」的強人工智慧之後，假設人類到時候沒出事，就可以開始一層層地去解析黑盒了。隨著一步步地將其結構化，我們也就能掌握如何「注入」或「剝離」各種細分的智慧型，從而慢慢引向完全可控的強人工智慧。
11樓：黑夜裡的烏鴉
1結婚生孩子
2如果不是抖機靈，我認為培養或者說學習是強人工智慧不可缺少的步驟，然後最終的就是智造出能夠容納或者允許這種強度深度學習的硬體
12樓：馭風
瀉藥人工智慧是一門跨學科科學，要實現強人工智慧，首先需要解放計算生產力。
去年谷歌宣稱實現量子霸權，計算有多快，傳統超算一萬年才能計算完的東西用量子計算機只需要三分多鐘。8月27日，谷歌費了老大勁實現了量子計算機模擬化學機制，雖然算力強大，但也只模擬了三個原子的故事。在反應中，兩個氮原子和兩個氫原子組成了二氮烯分子。
才三個原子就耗費了這麼大的算力，何況那些有機大分子？何況乙個生命個體呢？
大膽的假設，當計算變得廉價，一切都能被算出來。說穿了我們都是原子組成的，當我們體內每乙個原子及其之間關係都被量子計算機模擬了出來，是否就產生了乙個數字態的你呢？我想，是可以的！
當計算不再是問題，理論上實現什麼都可以。
13樓：Galois
現在人模擬起認知革命前的人類，腦容量不光沒有變大，反而還更小了。
但人類卻更成功了。
為什麼？因為科技樹亂點出奇蹟了。
人類犧牲了更強的視覺短期記憶，換來了語音迴路。
相當於放棄了一部分記憶體，但是資訊交流由2G公升級成了5G，由區域網公升級到了網際網路。
好比以前是個人計算機，現在是互聯的雲聯合計算機。
這就是人類成功的秘訣。
所以，各個行業的人工智慧互相連線和分享是強人工智慧最後的一塊拼圖。
強人工智慧目前發展怎樣，有希望實現嗎？
超級小強 現在的研究根本沒有想過賦予人工智慧以自己的意識，尤其中國的人工智慧發展都是以應用為最終目的，也就是為人服務，而不是讓人工智慧有自己的想法意識，如果你讓乙個保姆機械人為你掃地，他因為自己不願意而拒絕，你怎麼想？企業會製造出這樣有自己想法的機械人？現在的人工智慧只是人類的奴隸，人類不把鍊子解掉...
強人工智慧能否在可見的未來實現？
王衛 看了這個後，有的人會很有信心，有的人會不屑一顧。 李嘉鑫 AGI或者強人工智慧短時間比較難以實現，老闆都看中投資的回報，不可能花錢幹這種希望小但是風險極高的事情，研究機構也不研究這種費力不討好的專案，即使研究申請批准也是難題，現在人工智慧企業雖多，但是都是弱人工智慧的企業，如果他們花大量的錢和...
強人工智慧是什麼？
藍葉 強人工智慧可以勝任人類所有工作的人工智慧，人可以做什麼，強人工智慧就可以做什麼，強人工智慧認為 有可能 製造出 真正 能推理和解決問題的智慧型機器，並且，這樣的機器將被認為是具有知覺 有自我意識的。強人工智慧可以有兩類 人類的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。非人類的人工智慧，即機...