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智能能否被量化？雖然智能是一個復雜且多維度的概念難以直接量化但我們可以通過一些方法來間接地去衡量它。例如我們可以使用智商測試來量化一個人的邏輯推理和問題解決能力或者使用機器學習算法的性能指標來量化一個系統的智能水平。然而需要注意的是這些量化方法都存在一定的局限性和主觀性因為它們可能無法各方位反映智能的所有方面或者受到測試者和設計者的影響。因此在使用量化方法來評估智能時需要謹慎考慮其適用范圍和局限性。

當前，有人認為只要能夠解決問題、或是具有某些“認知”功能，即使沒有適應性，也算是“智能”，這是本文明確反對的立場。在“適應性”這一大前提下，對有些人而言，“專門智能”就是“智能”，并且已經足夠應用了；而對有些人而言，“通用智能”才是所追求的比較終目標、“智能”就是指“通用智能”。或許，在未來“真正的”人工智能實現以后，大眾觀念大概會偏向于后者。不論怎樣，按照前面的論述，我們對“智能”本身已經有了認識。可以說，“（通用）智能”是那個“生來就有”的、不隨后天經驗而改變的某物[8]，而“智能”通過后天與環境交互形成的“技能”則是易變的，隨著“經驗”的不同而不同、對特定問題有效。“通用人工智能”研究所追尋的，正是對“通用智能”的計算機實現，而非具體一個或一類問題的解決方案。金融科技變革推動了金融服務的創新，包括智能投顧、區塊鏈支付等新型金融服務。

為了討論更具體，讓我們考慮這樣一種情況：一個基于概率的統計學習算法，在沒有任何條件時，輸出是P(X)，當增加了條件A后，輸出是P(X|A)，進一步增加條件B后，其輸出是P(X|A,B)，且在某個評價指標下，系統的表現逐步變好。這個例子中，變化的是新增的條件，而不變的則是概率分布。每當重新輸入各個條件后，一個系統如果發生了“適應”，我們會發現第二次的P(X|A,B)的表現應當優于一次的P(X|A,B)的表現，若是相反，則系統并未發生“適應”（Wang,2004）。若將“提示詞（Prompts）”類比于上面的條件A、B，那么ChatGPT正是屬于后者的情況，從ChatGPT的整個生命周期來看（從它誕生的那一刻開始“訓練”，經過現在的“測試”，直到未來被停止運行），以某一個“對話”作為“任務”，那么每個任務上的表現沒有根本的變化，即并未發生“適應”——換句話說，從這個大尺度看，“適應”仍是發生在訓練階段，而用于實現ChatGPT的“Transformer”的結構、神經網絡的誤差反向傳播等才是和“智能”直接相關的。智能數據分析技術能夠處理和分析海量數據，為企業決策提供支持，推動數據驅動的商業模式創新。惠安珍云數字智能是什么

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例如，同樣是基于神經網絡，“Gato”（Reed,etal,2022）則可以看作一個“通用智能”系統（盡管程度不高）；再比如，領域相關的“學習方法”本身就有一個習得的過程，這一習得過程所依賴的是“通用智能”。即便一個系統滿足了上述“通用智能”的定義，能夠利用有限資源適應開放環境，這也不意味著“通用人工智能”的研究就此完成了。相反，我認為這常是“通用人工智能”研究的“開始”，因為“通用智能”也有程度問題。觸到了智能問題的重要后，困難和有趣的地方是對上述智能原理的探索。說“通用人工智能”已經實現，或“通用人工智能”遙遙無期，兩種說法雖然極端，但都體現了對實現那個原理上完備的“通用人工智能”系統的期望。至于智能科學的大廈何時建成、“通用人工智能”何時實現，就要看我們幾代人的努力了。從現有工作來看，前人已經為我們指明了方向、做好了地基和框架。南安珍云數字智能適用于哪些行業