C2C|人类能够善用人工智能，人工智能将成为人类开拓未来的利器
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人工智能和对世界的理解...深度机器学习还是语言迷失了美学？
?许多翻译人员认为机器可以翻译单词 ， 而人工翻译的想法是自动化软件和算法无法在不同语言之间传递（通信站点）
人工智能领域的研究人员寻求生产一种具有创造力 ， 艺术创作能力和文学创作能力的智能机器 ， 尽管他们梦想着机器能够通过自学技术的发展写短文本 ， 但许多人仍然怀疑机器（无论其智能如何）产生音乐的能力 。真实或书写精美的文学作品 。
在法国杂志《勒庞》（Le Pen）发表的报告中 ， 作者Guillaume Galeret引用了哲学企业家Thomas Solenac的评论员关于他对“深度学习”的保留 ， 这项技术在当今非常流行 ， 并且依赖于大量数据 。在过去的40年中 ， 由于法国人Jan Le Can和加拿大人Joshua Pingu和Geoffrey Hinton的缘故 ， 这项技术得到了普及 。
深度学习
该技术基于模拟人脑工作方式的人工神经网络的发展 ， 也就是说 ， 它能够在没有人工干预的情况下自行进行实验 ， 学习和发展 ， 而“深度学习”技术已证明其能够识别图像并理解从一种语言到另一种语言的语音和翻译 。
纽约大学的研究员严乐坤对法国《 LeBuan》杂志说：“这是关于人工神经网络的结构 ， 它们学会了分层地表示数据 。 机器也学会了用抽象的多个层次来表示世界 。 ”
为此 ， 这些机器迅速且不被吸收地吸收了由歧视性分析算法和深度学习算法产生的大量数据 ， 深度学习有时很有趣并且有时很无聊 ， 取决于大量示例 ， 这些示例必须手动确定其特征 ， 可以 经常 ， 因此很长 。 ”
然而 ， 正如托马斯·索伦纳克（Thomas Solenac）所解释的那样 ， 没有一种单一的方法来教机器知道知识 。 托马斯·索伦纳克（Thomas Solenac）回到了1975年 ， 心理学家 ， 瑞士哲学家让·皮亚杰（Jean Piaget）和美国思想家诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）之间关于语言学习的争论 。
对于皮亚杰认识论的专家而言 ， 语言的共同本能并不存在 ， 而美国语言学家乔姆斯基则认为所有个人都有大量的认知结构 。
Solinac解释说：“第一种方法将深度学习与众不同 ， 它认为机器能够通过'消耗'大量信息和数据而无需同化地从头开始学习一切 ， 而第二种方法则基于对世界的认识 ， 即基于学习的质量而不是数量”。
在他的科学专业领域 ， 乔姆斯基被描述为“现代语言学之父” ， 并且是“生成语法”理论的作者 ， 这是对20世纪语言学理论领域的最重要贡献 。自加入研究所以来 ， 他反复修改了他的语言理论 ， 同时保持了其基本假设 。他还是语言分析的乔姆斯基序列理论的创造者 。
这个世界仍然需要美队 ， 哪怕是人工智能高度发达
了解世界
作者指出 ， 第二种方法受Thomas Solenac的启发 ， 使机器能够以更具有示范性的方式理解世界 。
Solenac说：“例如 ， 一家使用人工智能快速响应电子邮件的公司 。 当环境发生急剧变化时（如大流行爆发时一样） ， 第二种方法使程序更具交互性 。 ” 企业家提出了一种不需要培训的技术 ， 并且已经以一种与生俱来的方式了解人类语言的工作 。
Thomas Solenac解释说 ， “这例如允许混淆和区分橙色这个词 ， 它表示橙色和橙色水果 ， 这意味着该机器可能会变得有些可理解 。 ”
文化和雕刻术语
但是 ， 机器无法制定表达新概念和过程的新术语 ， 而哲学家 ， 作家甚至技术人员都使用不同的创造性方式来衍生和生成表达新思想或新技术所需的词语 。另一方面 ， 机器缺乏这种创新的方法 ， 即使对于技术概念也需要很高的分析能力 。
【C2C|人类能够善用人工智能，人工智能将成为人类开拓未来的利器】机器无法在伟大的文学作品中传达文字和精神的美感 ， 因为作家的表现力独创性是作家的一个特殊特征 ， 他们能够发明美丽的隐喻来唤起强烈的情感 ， 而这往往是艰苦的创造性工作的结果 。即使机器能够在某些领域代替翻译者 ， 文学翻译仍然是有成就的翻译者而不是其他翻译者的专有特权 ， 并且作为回报 ， 机器实际上可以代替以“自动化”且非创造性的方式翻译的“翻译者” 。
由于机器缺乏对世界各地不同文化的理解 ， 因此它们常常无法识别特殊文化表现形式的复杂性 ， 因此无法将其转换为目标语言中的等效形式 。语境对机器起着混乱的作用 ， 而译者为人类服务并帮助他们掌握意义的传递 。
有专家担心互联网语言对人类语言的威胁
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