这么说来ai也没那么智能嘛。

不过生物自然演化优胜劣汰也是这个原理。

其实彼此彼此。

所以说ai机器人，有没有可能是生物学所说的自然演化的一部分？

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个人感觉的训练ai就是不断尝试各种可能、不断验证各种可能、不断强化其中可行的可能。

也即，如果有无穷的时间，ai的算法可以穷尽一套游戏机制里的所有可能——比如星际争霸。

假设把星际争霸里所有可行的操作、局面和情景比作一个无限广阔、浩如烟海的、昏暗的宇宙银河，ai的每一次尝试就像点亮其中一颗一颗的星星。

但问题是，ai的点亮的尝试似乎是铺地毯式的、一个紧挨着一个的从一个角落，向着另一个角落紧密地逐渐延伸。

这种从一个点、一个边、一个角落开始一点一点探索的方式非常谨慎、扎实。但问题是，需要被探索的可能性是无限多的，这个“昏暗的银河”是无穷广的，如果没有工程师人为的干预，ai算法可能永远也不能触及另一边、另一半的可能性。

换句话说，人尝试各种战术时是抽样式的、散点的。比如方案a不行就换方案b，方案b不行就换方案c。

但ai训练太细致了。它会把每一个方案都拆解成无数的细分步骤。比如方案a不行有可能是方案a的第一步不行，或者是第二步不行。如果方案a是可以细分成1000个步骤（甚至细化到每个像素的差别），那ai可能要把这1000个步骤都试出来。

如果这样，那几乎不可能轮到方案b、方案c了。

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换个例子，当某个人决定每天只睡4个小时发现第二天很困，他可能会改成睡7个小时、8个小时。

但ai会尝试【4小时睡眠+咖啡】【4小时睡眠+红茶】【4小时睡眠+午休30分钟】【4小时睡眠+午休31分钟】等等，至于【8小时睡眠】的方案，可能得排到几千、几万个方案以后了。

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作者：MTX摄影
链接：https://www.zhihu.com/question/661567653/answer/3561624255
来源：知乎
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人工智能，这个听起来充满未来感的词汇，已经成为当今社会的热点话题。然而，对于人工智能的本质，人们有着各种各样的理解。有人认为，人工智能的本质就是“穷举法+奖惩机制”，并且认为可行性越大的方案越有可能被作为输出方案。这种观点虽然有一定的道理，但对AI的理解可能过于简化了。

让我们来探讨一下“穷举法”。穷举法是一种解决问题的方法，通过列举所有可能的情况来找到问题的解。在某些情况下，人工智能系统确实会使用类似穷举的方法来探索问题的潜在解决方案。例如，在围棋AI中，系统可能会评估数以千计的走法来决定最佳的一步。然而，这并不是人工智能的全部。随着技术的发展，现代AI系统越来越多地依赖于机器学习和深度学习，这些技术通过训练数据来发现模式和规律，而不是简单地穷举所有可能性。

接下来，我们来谈谈“奖惩机制”。在人工智能中，奖惩机制通常指的是强化学习，这是一种让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略的方法。智能体通过执行动作并接收奖励或惩罚来学习哪些行为是有益的。这种方法在某些应用场景中非常有效，比如自动驾驶汽车的训练或游戏AI的自我对弈学习。然而，奖惩机制只是人工智能中的一个方面，并不能代表AI的全部。

人工智能是一个包含多种技术和方法的领域，包括但不限于专家系统、决策树、神经网络、遗传算法等。每种方法都有其特定的应用场景和优势。例如，专家系统擅长处理特定领域的复杂问题，而神经网络则在图像和语音识别方面表现出色。

至于可行性越大的方案越有可能被作为输出方案，这个观点在一定程度上是正确的。在实际应用中，AI系统通常会根据方案的可行性、成本效益、风险评估等因素来选择最优解。然而，这并不意味着可行性是唯一的考量因素。在某些情况下，创新性和潜在价值也可能是重要的考量点。例如，在科学研究或新产品开发中，一个具有高风险但潜在回报巨大的方案可能会被优先考虑。

人工智能的发展也受到了伦理、法律和社会影响的制约。AI系统的设计和应用需要考虑到隐私保护、公平性、透明度等问题。因此，即使一个方案在技术上是可行的，如果它违反了伦理标准或法律法规，也可能不会被采纳。

让我们来聊聊网络热梗。有人戏称“人工智能就是‘穷举法+奖惩机制’”，这个梗虽然带有一些幽默，但也反映出一些人对AI的误解。还有人调侃说“AI的决策就像‘谁给的奖励多，就听谁的’”，这表达了一种对AI决策过程的简化理解。

人工智能的本质远比“穷举法+奖惩机制”要复杂得多。它是一个多学科交叉、技术多样、应用广泛的领域。在人工智能的发展过程中，我们需要不断探索和创新，同时也要关注其对社会的影响。随着技术的进步，人工智能将继续在各个领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的可能性和机遇。

在未来的某一天，当我们回顾人工智能的发展历程，我们可能会发现，今天的讨论和探索只是冰山一角。人工智能的潜力和可能性远远超出了我们的想象。正如一位科学家所说：“人工智能不仅仅是一种技术，它更是一种拓展人类能力边界的工具，一种推动社会进步的力量。”