人类通常擅长识别什么时候出了问题，但人工智能系统做不到。根据最近的一项研究，由于数百年来数学中的悖论，人工智能通常具有先天的局限性。
剑桥大学和奥斯陆大学的研究人员表示，不稳定性是现代人工智能的致命弱点，一个数学悖论显示了人工智能的局限性。神经网络是人工智能中最先进的工具，可以大致模仿大脑中神经元之间的连接。研究人员表明，除了在特定情况下，没有任何算法可以生成稳定而准确的神经网络。据国外媒体报道，这些研究人员提出了一种分类理论，描述了在特定条件下，何时可以训练神经网络来提供可靠的AI系统。
图片来源:剑桥大学
深度学习是一种领先的模式识别人工智能技术，可以通过自动驾驶诊断疾病或预防交通事故。但是很多深度学习系统并不可信，容易上当受。
剑桥大学应用数学和理论物理系的合著者安德斯·汉森说:“许多人工智能系统不稳定，并逐渐成为一个主要问题，尤其是这些系统越来越多地用于疾病诊断或自动驾驶汽车等高风险领域。如果人工智能系统出了问题，会造成实际伤害，所以提高其可信度非常重要。”
研究人员发现的悖论可以追溯到20世纪的两位数学巨人:艾伦·图灵和库尔特·哥德尔。20世纪初，数学家试图证明数学是科学的终极一致语言。但是，图灵和哥德尔在数学的核心展示了一个悖论，即无法证明某些数学陈述的真假，有些计算问题无法用算法解决。而且，再丰富的数学体系来描述学习算术，也无法证明自身的一致性。
几十年后，数学家史蒂夫·斯梅尔(Steve Smale)提出了21世纪18个未解决的数学问题的清单。第18个问题是关于人类和机器的智力极限。
研究人员表示，由于这种悖论，一个好的神经网络在某些情况下可以存在，但不可能建立一个本质上值得信赖的神经网络。其中一名研究人员，奥斯陆大学的Vegard Antun博士说:“无论数据有多精确，我们永远不会获得完美的信息来建立所需的神经网络。”
训练数据再多，也不可能计算出一个好的现有神经网络。无论算法可以访问多少数据，都不会生成所需的网络。汉森说:“这个论点类似于图灵的观点。无论计算能力和运行时间，都存在无法解决的计算问题。”
研究人员表示，并非所有的人工智能都有先天缺陷，但只有在特定领域使用特定方法，人工智能才是可靠的。应用数学和理论物理系的合著者马修·科尔布鲁克(Matthew Colbrook)博士说:“问题在于你需要确保的领域，因为许多人工智能系统都是黑匣子。在某些情况下，人工智能完全可以犯错，但需要诚实对待。但我们在许多系统中都没有看到这一点，也没有办法知道系统何时更有信心或缺乏信心来做出决策。”
科尔布鲁克说:“当20世纪的数学家发现不同的悖论时，他们并没有停止研究数学。他们只需要找到一条新的道路，因为他们明白局限性。对于人工智能来说，可能也需要改变路径或开发新的路径，以建立能够以可信和透明的方式解决问题的系统，同时了解它们的局限性。”
未来，研究人员将结合逼近理论、数值分析和计算基础，确定哪些神经网络可以用算法计算，哪些可以稳定可信。正如哥德尔和图灵提出的关于数学和计算机局限性的悖论导致了基础理论的丰富(描述数学和计算的局限性和可能性)，或许类似的基础理论也可能在人工智能中开花结果。人类就是我们……ly擅长识别何时出现问题，但人工智能系统不能。根据最近的一项研究，由于数百年来数学中的悖论，人工智能通常具有先天的局限性。
剑桥大学和奥斯陆大学的研究人员表示，不稳定性是现代人工智能的致命弱点，一个数学悖论显示了人工智能的局限性。神经网络是人工智能中最先进的工具，可以大致模仿大脑中神经元之间的连接。研究人员表明，除了在特定情况下，没有任何算法可以生成稳定而准确的神经网络。据国外媒体报道，这些研究人员提出了一种分类理论，描述了在特定条件下，何时可以训练神经网络来提供可靠的AI系统。
图片来源:剑桥大学
深度学习是一种领先的模式识别人工智能技术，可以通过自动驾驶诊断疾病或预防交通事故。但是很多深度学习系统并不可信，容易上当受。
剑桥大学应用数学和理论物理系的合著者安德斯·汉森说:“许多人工智能系统不稳定，并逐渐成为一个主要问题，尤其是这些系统越来越多地用于疾病诊断或自动驾驶汽车等高风险领域。如果人工智能系统出了问题，会造成实际伤害，所以提高其可信度非常重要。”
研究人员发现的悖论可以追溯到20世纪的两位数学巨人:艾伦·图灵和库尔特·哥德尔。20世纪初，数学家试图证明数学是科学的终极一致语言。但是，图灵和哥德尔在数学的核心展示了一个悖论，即无法证明某些数学陈述的真假，有些计算问题无法用算法解决。而且，再丰富的数学体系来描述学习算术，也无法证明自身的一致性。
几十年后，数学家史蒂夫·斯梅尔(Steve Smale)提出了21世纪18个未解决的数学问题的清单。第18个问题是关于人类和机器的智力极限。
研究人员表示，由于这种悖论，一个好的神经网络在某些情况下可以存在，但不可能建立一个本质上值得信赖的神经网络。其中一名研究人员，奥斯陆大学的Vegard Antun博士说:“无论数据有多精确，我们永远不会获得完美的信息来建立所需的神经网络。”
训练数据再多，也不可能计算出一个好的现有神经网络。无论算法可以访问多少数据，都不会生成所需的网络。汉森说:“这个论点类似于图灵的观点。无论计算能力和运行时间，都存在无法解决的计算问题。”
研究人员表示，并非所有的人工智能都有先天缺陷，但只有在特定领域使用特定方法，人工智能才是可靠的。应用数学和理论物理系的合著者马修·科尔布鲁克(Matthew Colbrook)博士说:“问题在于你需要确保的领域，因为许多人工智能系统都是黑匣子。在某些情况下，人工智能完全可以犯错，但需要诚实对待。但我们在许多系统中都没有看到这一点，也没有办法知道系统何时更有信心或缺乏信心来做出决策。”
科尔布鲁克说:“当20世纪的数学家发现不同的悖论时，他们并没有停止研究数学。他们只需要找到一条新的道路，因为他们明白局限性。对于人工智能来说，可能也需要改变路径或开发新的路径，以建立能够以可信和透明的方式解决问题的系统，同时了解它们的局限性。”
未来，研究人员将结合逼近理论、数值分析和计算基础，确定哪些神经网络可以用算法计算，哪些可以稳定可信。正如哥德尔和图灵提出的关于数学和计算机局限性的悖论导致了基础理论的丰富(描述数学和计算的局限性和可能性)，或许类似的基础理论也可能在人工智能中开花结果。
日前，有海外媒体报道，奥迪首席执行官马库斯杜斯曼（MarkusDuesmann）证实奥迪正在考虑推出自己的皮卡车型，可能很快就会有一款面向高端市场的皮卡问世。
1900/1/1 0:00:003月16日，爱驰汽车宣布正式登陆克罗地亚、法罗群岛、冰岛和斯洛文尼亚四个国家，进一步覆盖北欧和南欧市场，至此，爱驰汽车已登陆全球十五个国家，为各国用户带来触手可及的绿色智能出行方式。
1900/1/1 0:00:003月18日，奥迪召开线上发布会，公布了2021年财报。同时奥迪也针对最新电动化进展及目标做了详细的报告，并且表示将聚焦中国市场，计划未来几年在中国市场提供超过十款纯电动车型。
1900/1/1 0:00:00日前，我们从官方获悉，爱驰汽车正式登陆克罗地亚、法罗群岛、冰岛和斯洛文尼亚四个国家，进一步覆盖北欧和南欧市场，至此，爱驰汽车已登陆全球十五个国家，根据规划，
1900/1/1 0:00:00日前，我们从官方获悉，浙江零跑科技股份有限公司向港交所提交上市申请书，联席保荐人为中金公司、花旗、摩根大通、建银国际。
1900/1/1 0:00:00汽车行业发展创新突飞猛进，从底盘到动力总成，从信息娱乐系统到联网和自动化系统，汽车设计的方方面面都有着日新月异的进步。
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