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最后,布拉德洛和克劳利都承认智能体可能容易出错,甚至产生幻觉,而大规模部署可能导致广泛错误。布拉德洛引用他作为数学家与数据科学家多年的专业知识,敦促我们将智能体的决策从根本上理解为非人类的,他说:“关键在于,智能体建立在所谓的强化学习前提之上,这意味着好的结果是由设定目标函数的人类所编程定义的。当智能体得到坏的结果时,它们会改变自己的任务。它们改变自己的行为。人类并非以如此明显的方式学习。”他解释道,当智能体犯错时,你可以告诉它应该强化什么,它就不应该再犯同样的错误。这使得胡西德关于打开黑箱的观点显得尤为重要。
另外值得一提的是,即便是黄仁勋所设想的AI机器人服装设计师这一潜在新职业,也可能并非长久之计。当被罗根问及机器人未来是否能为其他机器人制作服装时,黄仁勋答道:“最终会的。而届时,又会有新的事物出现。”
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