人工智能的分水岭：人类智能、机器智能与生物智能
人工智能
2021-05-11 v2
摘要
本文回顾了23年前提出的“一次学习(Once learning)”机制，以及随后“单样本学习(One-shot learning)”在图像分类中和“You Only Look Once - YOLO”在目标检测中的成功。分析人工智能(AI)当前的发展，提出应将AI明确划分为以下类别：人工人类智能(AHI)、人工机器智能(AMI)和人工生物智能(ABI)，这也将是AI理论与应用发展的主要方向。作为AI各分支的分水岭，本文讨论了若干分类标准与方法：1) 面向人类、面向机器和面向生物的AI研发；2) 经维度提升或维度归约处理的信息输入；3) 使用单/少样本或大量样本进行知识学习。
引用
@article{arxiv.2104.13155,
title = {Watershed of Artificial Intelligence: Human Intelligence, Machine Intelligence, and Biological Intelligence},
author = {Li Weigang and Liriam Enamoto and Denise Leyi Li and Geraldo Pereira Rocha Filho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.13155},
year = {2021}
}
备注
This article reviews the Once Learning mechanism and divides Artificial Intelligence into three categories: Artificial Human Intelligence (AHI), Artificial Machine Intelligence (AMI), and Artificial Biological Intelligence (ABI). The paper is with 16 pages and 3 tables