- 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
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AGI时代 嵌入式系统产业联盟 阿波罗公司
- 随着人工智能的深入发展，AGI时代的人工智能的本质已经展现在我们面前。同传统的AI不同，AGI时代的AI将从独立，或静止的模型发展成了具有进化能力的算法。这里，当我们发现了一个逻辑推理模型，并应用于实际在确认了效果后，曾欣喜若狂。但是，AGI时代需要有AGI时代的思维才可以适应这个时代，AGI时代的模型一定要有自我进化能力，具有自律的不断朝着更高一级能力进化。也就是说要具有可以不断自我优化的自我迭代的能力。AGI时代AI的本质还表现在自生自灭中的不可缺少的与包括人类在内的博弈性。通过博弈将人类智慧变成机器
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AGI时代 AI的本质
- AGI时代的人工智能已悄悄来到我们面前，这将是改变世界的全新的人工智能技术，目前不管是统计学的深度学习模型，还是生成式AI的大模型，尽管说得多么离奇，深度学习的应用效果是靠人工标注出的成千上万的训练数据。生成式AI是靠训练因特网上巨大的词料，传统的AI归根结蒂还是靠训练出来数据所产生的应用效果。这就是传统AI的特质。AGI时代的特点是机器的智慧超越人类，机器通过逻辑推理模型可以让机器自己来决定自己的行为的，机器具有自我判断能力，这意味着机器自己具有某种智慧，这是传统的AI模型所做不到的。从某种意义上可以说
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AGI时代 AGI
- 此时此刻人们迫切的希望看到小数据低能耗AI的实现。低能耗高性能的AI模型的雏形已摆在面前，AGI时代的机器学习基于高斯过程理论，通过概率尺度自组织可以得到最大概率空间，小数据的训练获得大数据的效果已经成为现实，嫁接到深度学习模型中，再也没有大数据模型了。更进一步由高斯核kernel function构成的高维平面的聚类，使机器学习达到最高的应用效果。特别是，AGI时代的机器学习具有自动识别的能力，通过对目标图像的“注视”就可以记忆图像，而且越注释识别率越高。如同人类那样可以观察真实的物理世界，并具有记忆能
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AGI时代
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