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波兰尼的复仇与人工智能与隐性知识的新恋情

在2019年的图灵奖演讲中，Geoff Hinton谈到了两种使计算机智能化的方法。一个被他戏称为“智能设计”(或将特定任务的知识传授给计算机)，另一个是他最喜欢的“学习”，即我们只向计算机提供例子，让它们学习。辛顿传达的不那么微妙的信息是，“深度学习革命”表明，唯一正确的方法是第二种。

辛顿当然是在强化人工智能的时代精神，即使只是以教义的形式。人工智能技术最近吸引了大众的想象力，这在很大程度上要归功于感知智能方面令人印象深刻的成就——包括学习识别图像、声音和基本语言——并通过智能手机和个人数字附件将这些进步的成果带给每个人。大多数的进步确实来自于“学习”方法，但重要的是要理解这些进步来自于“隐性”的知识领域——尽管我们可以识别面孔和物体，但我们没有办法明确地表达这些知识。“智能设计”的方法在这些任务上失败了，因为我们真的没有这种隐性知识任务的有意识的理论。但是，对于那些我们有明确知识的任务和领域，尤其是我们设计的那些呢?是否禁止将这些知识提供给人工智能系统?

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