部分事實(shí)，部分科幻小說(shuō)，無(wú)賴(lài)人工智能的概念正 得到充分的關(guān)注 。作為AI的創(chuàng )造者，人類(lèi)對有情機器負有責任，其方式類(lèi)似于父母的職責。

但是隨著(zhù)AI逐漸成熟并可以生成和訓練自己的程序，人類(lèi)對事物的解釋變得越來(lái)越少，而機器則更加自主。AI的復雜性導致人們 呼吁 在該領(lǐng)域中增加背景和軟技能的多樣性，以期通過(guò)更周到的培訓來(lái)遏制AI的偏見(jiàn)和全面脫軌。

那么父母是否具有獨特的能力來(lái)訓練AI，并且父母的方法可以更好地訓練AI來(lái)抽象和適應當今快速發(fā)展的商業(yè)世界嗎?

最近的發(fā)展推動(dòng)了AI的發(fā)展，使AI 對格式塔測試， 逼真的文本生成器和準確的醫學(xué) 診斷的認知度得以提高 。對于每種類(lèi)型的AI，都有一名幕后工程師對軟件進(jìn)行編程，以識別海量數據集中的模式以實(shí)現特定目標。

為此，強化學(xué)習已經(jīng)使用了類(lèi)似家長(cháng)的方法，該方法指導了AI的最初發(fā)展，以便它可以快速從錯誤中學(xué)習并進(jìn)行相應的自我糾正。同時(shí) ，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展 因為人工智能給機器賦予了更高的類(lèi)人品質(zhì)，所以提出了一個(gè)問(wèn)題：人工智能將很快能夠抽象地思考，從而將利基用例推廣到更廣泛的業(yè)務(wù)應用之外嗎?

為了更好地了解令人眼花of亂的AI世界中的父母式培訓方法，我最近與Wikibon Inc.的數據科學(xué)首席分析師James Kobielus進(jìn)行了交談。

十多年來(lái)，Kobielus一直在密切分析AI的深度，從計算基礎設施到道德框架。根據Kobielus的說(shuō)法，將需要一個(gè)技能集和AI訓練方法的村莊，涵蓋受監督和不受監督的模型，以為現代企業(yè)的成年任務(wù)做好準備。