人工智能是不是走错了方向？(11)

另外，在机器学习领域中，也确实存在叫做 主动学习（Active Learning） 的研究领域。这个领域的目的在于使用尽量少的数据标注，得到尽量准确的结果。一种非常普遍的方式为，以一套机制，让一个系统去 寻找性价比最高的学习数据 。比如在一个分类问题中，一个主动学习系统往往不需要对所有数据进行标注，而是找到”标注后可能信息量最大的数据“，并请求对这些数据进行标注。在学习了这些”典型数据“后，模型的分类准确率即大幅提升。这一过程相似于我们在学校中学习时，有意地去寻找典型例题，以便加深理解。

回到题主的问题，在题主的问题描述4中，有非常重要的一段话：

这句话是错的吗，并不尽然。人工智能的学习确实大多有着明确的外在目的、内在机制，和由目的驱动的频繁调优。但 这一点和人类智能的差别并非本质性的 ， 而是程度上的 。经过上面的讨论我们明白人类的学习和决策同样有着明确的外在目的和内在机制，区别在于人类的学习和决策是 多模态的 ，即其同时在各种不同类型的数据、不同类型的任务上进行学习和决策。这一点确实是当前人工智能所缺少的。但我们不能因此认为人工智能走错了方向——这是整个领域一直在尝试解决，但还没有一个公认的完善方案的开放问题，由此问题派生出来的领域包括 多模态学习，多任务学习，连续/终生学习 等等，这些领域都是当前研究的方向。

题主的前4个问题分析完了，接下来的讨论不仅针对题主描述中的第5点，同时也贯穿整个问题的核心，也就是一个系统拥有智能的先决条件，是不是其和人类的大脑拥有相同的内在原理。

这一问题的本质事实上包含了我们对”智能“的 定义 和 期待 。但是遗憾的是，事实上到现在，当我们谈论智能时，我们始终也无法给”智能“一个统一的明确定义。对于其定义的分歧不仅仅无法在不同领域间得到统一，甚至在同一个领域中，比如心理学上，也存在着经久不衰的争论。

那么，是否在统一智能的定义之前，这一问题就无法回答了呢？答案是否定的。因为对于”智能“的定义有一个共同的特性。在说明这一特性之前，允许我举几个例子：

对于人类智商的测定通常是通过一套精心设计的，有关各个能力的问题，来考察人们解决这些问题的能力

Intelligence这一词来自拉丁语Intelligere，意为理解与感知。