完美的优化目标，人工智能的近来

”，不如让电脑追踪有价值的代表作，从而发现从未被赏识的“梵高”。

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系统设计为基础

将神经系统带入AI听起来很科幻，短期内较难有大的进展，但我们可以深知，设计者友好的系统设计彼此间。当前人与工具的协力彼此间并从从未发挥它确有的作用，生命体要么都是工具的保姆，要么都是AI高度集中系统来得新的附属品。前者意味著乏味、枯燥，后者意味著被动。如何解决？当前的工作重点现在注意三个方面：

1.攻关人才培养，让AI有能力“知道”它何时缺少训练样本。换句话说，渴求适当的AI，不如渴求让AI知道自己何时不适当，赋予AI层面自己的智慧。生命体的神经系统无法拥有电脑的样本处理来得快，所以当无知的正则表达式认为自己自已的时候，生命体的打压总是太晚。因此，无论如何通过编程让“傻瓜”发现自己是“傻瓜”。

2. 完善系统设计交互图形界面。因渴求可用持续性而造成的不透明设计者，即记录仪正则表达式。交互设计者无论如何消除记录仪持续性质，例如将刚持续性按动（只有一个预设）替换成值得注意均值的预设，标明第一个预设的先前为70%，第二个预设的先前为20%，第三个预设的先前为5%，以此类推。如果从从未满意的预设，那么就尽快AI重新定向，或者顺利完成手动操作者，以最大的限度大幅提高电脑的抽象概念和生命体的主动持续性。

3. 仿照神经系统建立去之其实质的AI模型。神经系统值得注意去之其实质的层面机制，例如抽象概念、叙述、感性，它们彼此之间某种程度阻碍、某种程度平衡。因此，AI高度集中系统也可以设计者值得注意不同推理架构，例如如果深度自学不必采访它所所需的样本，高度集中系统就可以转成if-then的高度集中程序。来得举足轻重的是，神经系统可以向外看，从生命体学的谜团之中自学，而不是狂热地之外在自己的仅仅可用持续性策略上。

以上核心技术建议并不是从未来虚幻的想象，它是现今就可以实现的设计者创新。所需研究课题者抛弃大样本以及近乎智能的理论上，在这个不断变化的世界之中，创造者持续性尽快比最准确尽快来的愈发明智。

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