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艾美:任何一款AI产品或解决方案都必须完成其设计目标(在既定任务和目标方面)的性能表现。例如一艘智能船,在船上没有任何船员的情况下运行,它不仅必须能够航行,而且必须学会在恶劣天气条件下该做什么,了解如何处理未经授权的一方(如海盗)登船,并知道在检测到可能发生碰撞时该做什么。1
克里斯:接下来就是实验了。这包含两个方面:一是AI模型本身拥有的好奇心,二是AI激发好奇心和灵感的方式。要解决复杂的问题,往往需要好奇心和灵感,因为这些问题的解决方法并不明显,也不容易理解。灵感可以驱动新的用例和应用程序的开发,而且它对于开发这项技术的过程是必不可少的。麻省理工学院表示:“一个配备了某种形式的人工好奇心的计算机算法可以学会解决棘手的问题,即使现在还不清楚什么动作可以帮助它达到这个目标。”2
此外,产品,即使是人工智能产品,也不会在真空中运营。竞争的存在推动了技术的改进。而且,随着时间的推移,不断出现的突发状况和意外情况也要求我们通过实验和研发来迭代更先进的版本。
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