AGI时代AI全新思维

在AGI时代人工智能的全新思维

让机器能够在接触物理世界中，像人类那样不断的变聪明，用传统的机器学习模型是很难实现的，其理由是：传统的机器学习模型只能依据统计学理论，通过事先大数据的训练实现对物理世界的认识。然而复杂的物理世界是变化多端的，就拿自动驾驶的道路识别来说，道路一会儿是被强大阳光笼罩着的，一会儿又进入阴暗，有时甚至是阴阳分明的道路等等，甚至自动驾驶一年四季在不同的天气下行驶，面对错综复杂的路况下的自动驾驶的道路识别，靠一次性的再大的数据的训练也不可能解决这样复杂的识别问题。

为此，从人类认识世界的过程就可引发出自动机器学习的算法。

人类的知识只有20%是来源于学校，而80%是来源于人类接触了社会后才获得的知识。因此，具有可以自动的在物理世界中不断的学习的自动机器学习模型应运而生。

仅以自动机器学习的应用为例，开发者就应该用全新的思维来思考。例如人的记忆不可能只用简单的大数据库来形成，需要把所听到的以及所见到的物理世界的每一个信息完整的记录下来。用这样的智慧的大数据，才会让机器像人那样产生记忆。

再有，对于不曾见到的物体人类也需要通过某些手段先搞清究竟，而后才会有记忆的产生，因此，机器也应该用这种方法把不曾见到的物体先赋予一个符号，而后逐渐的形成对这个符号的认识。

导入自动机器学习模型，按照上述的思维方式，就可以创造出超越特斯拉FSD的AGI时代的自动驾驶。在绝大多数的人们还在青睐大数据，大模型的热潮中，一个取代一次性的大数据训练的，可以不断的自动学习的，可以让机器产生智慧的小模型脱颖而出，可以超越人类智慧的机器会在人们不知不觉中潜移默化的诞生！

By 顧　澤蒼

2025年3月28日