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IBM的辩论机器人从海量的辩论文本中学习提取有说服力的论点,谷歌刚刚推出的“观点接口”用以在社交媒体上辨别恶意评论,都是较为成功的应用尝试。从前面的分析可以看出,第一波人工智能,基于严格的问题定义(硬编码)而获得了较强的推理能力,略有认知,却完全欠缺学习和抽象能力。第二波人工智能建立在统计模型基础上,能够进行精准分类和预测,其认知和学习能力有了长足进步,却丧失了第一波技术的推理能力,同时抽象能力依然十分不足。第三波人工智能,理论上可以粗略理解为前两波的取长补短,然而并非把二者相加那样简单。基于统计模型的学习和基于严格问题定义的专家系统,同时存在于同一个智能系统这个目标,还有大量需要克服的技术实现以及成本问题。越仰仗人类直觉、感知的问题,对机器的挑战越大。去年圣诞期间,一辆优步无人车在旧金山当代艺术博物馆门前闯红灯的事故,就是一例。


身为一档传递友好的真人秀旅行综艺,节目组有责任提醒艺人及筛选不合适的选择,而从节目镜头来看,不止艺人缺乏对青花瓷的了解,整个节目组团队也不够细心,从而导致了这一系列错误。而在这背后,负责审核的湖南台也没有及时抓住漏洞,把这一离谱行为展示给了公众。而该事件发酵严重程度可大可小,小也就是被观众骂几句无伤大雅,大的话很有可能引发外部矛盾,导致节目停播。


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