超人工智能可能会出现吗？ 第1页

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如果你题目中说的“超人工智能”是指“强人工智能”的话，那么我认为在当前的很长一段时间内是不会出现的。

这个“一段时间”究竟有多长，自然不是我一个小小的在读学生可以预测出来的。但我认为，短则几十年，长则几个世纪，都是有可能的。

目前的ML和DL方法，总的来说，都是在做同一件事情：

算法的学习目标，就是产生上面的映射函数，用大量的数据去尽量拟合函数

这里的 ，便是机器学习和深度学习所需要数据；这里的 ，就是对应于输入 而言，所希望得到的输出；这里的 ，便是各式各样奇奇怪怪的模型，如MLP、CNN、RNN、LSTM、GTP-3等等等等....

比如说图象识别，检测下面这张图：

输入的数据 便是代表这张猫图的图像数字矩阵（宽度*高度*通道数），希望得到的结果 便是这张图片的标签，如 ， 则是形形色色的模型，如CNN。

我们先不去谈训练出来的模型本身存在的问题，单就这种思想本身而言，我们能否通过巨量数据来做训练，进而得到可以比拟甚至超越“人类智慧”的模型呢？

这个问题的回答并不唯一，仁者见仁智者见智。但就我而言，更倾向于无法实现“强人工智能”的观点。

真正意义上人的创造力、想象力以及各种深度的思考、是现在的人工智能所不具备的，我也不看好通过数据暴力拟合的方式，便能够获取到人的智慧。

此外，前两天知乎上聊的比较火的DeepMind的一篇文章Reward is enough，宣称构建通用人工智能的所有技术均已具备。这里面主要涉及到的方法是强化学习，其假设智力及其相关能力可以理解为支持奖励最大化。

强化学习对于通用人工智能，以及强人工智能的实现又有何意义呢？我觉得可以去看看问题下面各位大佬们的见解~