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人工智能如何跨越“语言关”, 看高文、刘兵、李航、马维英、张潼、刘铁岩们是怎么说的?

7 月 23 日,第二届语言与智能技术高峰论坛(Language & Intelligence Summit)在北京召开。该论坛是由中国计算机学会与中国中文信息学会共同发起并联合主办的语言理解与认知智能领域的高端论坛,旨在向社会公众介绍国际自然语言理解及认知智能方向的发展趋势和创新成果,推动我国相关领域的前沿学术研究和产业技术创新的发展。 本届高峰论坛聚集了来自学术界、产业界从事自然语言处理与人工智能技术研究人员参与,共同探讨语言与智能技术的新进展和新趋势。中国计算机学会前理事长郑纬民教授和中国中文信息学会前理事长李生教授到会致欢迎辞。 (雷锋网(公众号:雷锋网)注:与会嘉宾合影) 峰会邀请了中国工程院院士高文、今日头条副总裁兼人工智能实验室主任马维英、芝加哥伊利诺斯大学刘兵教授、腾讯 AI Lab 主任张潼、华为诺亚方舟

构造一个和人类智能水平相当的人工智能,需要从哪方面努力?

每项具有学习能力的技术在一个阶段学习完以后,都会产生下一阶段的学习曲线。通过查看这条曲线,我们可以判断这个特定的结构是否达到了人类水平。 让我们详细的看回每一部分。 技能列表——所有可能的测试和任务至少有一个人能够通过。下列是这一堆技能:认识的多样性——从区分几何形状到语音识别,能循序渐进地玩游戏——从掌握下棋到掌握怎么玩Go,从制作音乐到有新的科学发现。 人与机器之间的区别是,人可以通过选择相关的课程来获得这些技能,而机器则不可以。人类不需要重新创造。课程有助于帮助获得深入学习的能力以及高效使用知识的方法。 此外,人类拥有巨大的常见能力,这些常见的能力有助于人类获得更复杂和特定的技能。比如,阅读,写作和说话的能力,这些常见能力又给出了学习任何其他主题的无限能力:构建飞机,弹钢琴,量子物理学。 技能轴列表。从这里,我们可以假设,有哪些技能是

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