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神经网络局限性阻碍通用人工智能发展

talkingdev • 2024-04-09

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当前神经网络在超出其训练数据的情况下泛化能力有限,这限制了它们的推理和可靠性。为了实现人工通用智能(AGI),我们需要寻找替代方法。专家认为,尽管深度学习和神经网络在特定任务上取得了显著成就,但它们距离具备人类水平的智能仍有很大的距离。通用人工智能需要能够处理各种未见过的情况,具有更高层次的推理能力和创造力。未来的研究可能会集中在开发新的算法和架构上,以推动AGI的发展。

核心要点

  • 神经网络泛化能力有限,难以达到通用人工智能水平。
  • 实现AGI需寻找替代方法,提高推理和创造力。
  • 未来研究可能集中在开发新算法和架构。

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