我们在上一篇文章中给大家介人工智能存在的一些问题。 人工智能存在的问题确实不少有。上一篇我们说到人工智能的模型甚至可能起作用，但往往是出于错误的原因；人工智能在现实中不是游戏；物理现实中有一些规则是不变的；视觉统计模型其实是非常不足的。在这篇文章中我们给大家介绍更多有关人工智能存在的问题。
首先我们给大家介绍一下第一个人工智能的问题，那就是常识的困难之处在于它对我们而言是在太显而易见了，甚至很难用语言去描述它，进而在数据中给它打标签。对于所有“显而易见”的东西，我们存在巨大的盲点。因此，我们无法教计算机常识，不仅因为这可能不切实际，更根本的原因是我们甚至没有意识到常识是什么。直到我们发现机器人做了一些很愚蠢的事情，我们才能够意识到这些。
第二个人工智能存在的问题就是被图灵对智能的定义所束缚了。图灵有关智能构想很著名，他将智力限制为一种和人类进行语言游戏的解决方案。具体来说，图灵将智能设定为游戏的解决方案，第一就是将人类置于判断的位置。这个定义非常具有迷惑性，并很适合人工智能领域。而像狗，猴子，大象，甚至是其他动物都是非常聪明的生物，但它们没有语言，因此也不可能通过图灵测试。
第三就会人工智能的核心问题莫拉维克悖论。莫拉维克悖论的核心论点是，现实中最简单的问题比最复杂的游戏更难解。我们沉迷于令人工智能在游戏中超越人类以及其他受限且定义明确的话语领域，如数据集，将其作为智能的指标，作为一种与图灵测试一致的标准。我们完全忽略这样一个事实：对智能的最终判断由现实本身，而不是由一个人类组成的委员会作出。如果解决了这些问题那就更好的解决这些问题。
我们在这篇文章中给大家介绍了很多有关人工智能存在的问题，这些问题具体来说就是文中提到的显而易见的常识描述是十分费力的，第二就是人工智能被图灵对智能的定义所束缚了，第三就是人工智能的核心问题莫拉维克悖论。我们在下一篇文章中继续给大家介绍人工智能存在的其他问题。
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