现代机器学习与深度学习系统作为实现人机共生的途径
机器学习
2021-01-27 v1 人机交互
摘要
人机共生（MCS）由著名计算机先驱J.C.R. Licklider于1960年最初设想，是当时初生的计算机与人类关系的逻辑演进。Licklider在其论文中提供了一组判据，用以判断一个人机系统是否为共生系统，并对近未来与远未来的此类系统作出了若干预测。自那时起，计算机网络的创新与互联网的发明是朝向该目标的主要进展。然而，由于大多数系统基于传统逻辑算法，Licklider所设想MCS的许多方面仍未实现。本文探讨现代机器学习系统尤其是深度学习系统在多大程度上最能代表MCS系统，以及为何它们是未来实现Licklider原论文中所述真正人机共生的主要竞争者。我们通过阐释原始判据以及后续MCS系统研究所列判据的每一点来构建深度学习的论据，并提供具体示例与应用以加强论证。本文还探讨了深度神经网络在实现通用人工智能（AGI）——即MCS系统的完美版本——方面的效能。
引用
@article{arxiv.2101.10534,
title = {Modern Machine and Deep Learning Systems as a way to achieve Man-Computer Symbiosis},
author = {Chirag Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.10534},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 1 figure. Collaboration ongoing with coauthors for final manuscript. To be submitted to the IEEE access for peer review