儿童|人工智能与4岁儿童的对比( 四 ) 中薪|高薪|儿童|对比|垃圾邮件

你也可以在孩子们的日常学习中发现这一点。幼儿快速地学习生物学、物理学和心理学的抽象直觉理论，这与成年科学家的学习方式非常相似，即使幼儿手中的数据相对更少。
无论是自下而上还是自上而下方法，最新的人工智能系统在机器学习方面都取得了显著成就，但这些成就发生在一个狭小且定义明确的假设和概念空间，如一组精确的游戏片段和动作，或一组预先确定的图像。与此相反，儿童和科学家有时会很激进地改变他们的概念，进行范式转换，而不是简单地调整他们已有的概念。
4 岁的孩子不仅能立即认出猫，能理解单词，还能创造性地、令人惊讶地得出远远超出他们经验的新推论。例如，我自己的孙子最近解释说，如果一个成年人想再次变成小孩，他应该尽量不吃任何健康的蔬菜，因为健康的蔬菜会使一个孩子长大成人。这种假设，这种成年人不会觉得好玩的可能假设，具有小孩子的特点。事实上，我和同事都系统地证明过，学龄前儿童比大孩子和成年人更善于提出不太可能的假设。对于孩子们怎么会有这种创造性学习和创新能力，我们几乎一无所知。
然而，看看孩子们的行为，这可能会给程序员提供一些有关计算机学习方向的有用提示。关于儿童学习，有两个特别显著的特点。第一点，孩子们是积极的学习者，他们不必像人工智能一样被动地吸收数据。正如科学家的实验表明的那样，本质上孩子们有学习动机，能通过无休止的玩耍和探索从他们周围的世界中获取信息。最近的研究表明，这种探索比表面上看起来的更系统，能更好地适应环境，更能寻找有说服力的证据来形成假设、选择理论。将好奇心构建到机器中并允许它们与世界积极互动，可能是一种更现实和更广泛的学习途径。
第二点，与现有的人工智能不同，儿童是社会和文化学习者。人类不是孤立地学习，而是利用过去几代人积累的智慧。最近的研究表明，即使是学龄前儿童也能通过模仿和聆听他人的话语来学习。但他们不只是被动地服从老师。相反，他们以一种非常微妙和敏感的方式从他人那里获取信息，对信息的来源和可信程度做出复杂的推断，并系统地将自己的经验与听到的内容结合起来。
“人工智能”和“机器学习”听起来很可怕。在某些方面它们确实很可怕。例如，我们利用这些系统来控制武器，对此我们真应该感到害怕。然而，自然的愚蠢比人工智能造成的破坏要大得多；我们人类需要比过去更加聪明，才能正确地管理新技术。但对于人工智能取代人类，会带来世界末日还是乌托邦的远景，我们目前并没有太多的依据。没有解决学习的基本矛盾之前，最好的人工智能也无法与普通的 4 岁小孩匹敌。

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