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“等成功了再说,我都做了无数次实验了,没有成功过。”
速短暂想了下。
画面,自己发射光谱,也反射光谱,通过滤光行为,对一些可见光谱进行读取,并对一些光谱进行范围划分,更模糊的颜色区分,这样就会读取到整体的色块,并描出画面里面这个色块的形状。
色块就这样被区分出来,形成一幅色块画面,这些对应什么定义的颜色,这是很容易识辨的。
两个传感器将对这些色块的距离进行区分,从而形成色块分离三维图,此时色块构建出来的物体都会被独立出来。
色块辨识和形状辨识比较容易。
材质辨识和结构辨识是最难的。
塑料,橡胶,玻璃,沙石,木材,生物,各种金属等,视觉系统的微视可以看到表层材质的微观结构,从而可以辨识。
如果无法辨识,就通过取样做实验获取,可能得到新的材质定义库。
这个究竟是什么物品,色块先不用管,通过走动观察,可以得到这个物体的三维立体结构图,得出这是可以装液体的玻璃容器的结论,并知道自己可以用这个容器做些什么。
这种识辨必须100%正确,不正确,会出错的,导致做出错误的行为。
人可以犯这些错误,因为人是无法避免的,AI是不能犯这些错误的,这是最基本的认知。
有文字的瓶子,盒子,这容易知道这些物品是用来做什么的。
能信任这些文字描述吗?识辨出错了,也会产生不好的结果。
复杂认知,就是长时间见到这样相识的景象,知道这是谁的物品,物品的材质,这物品是用来做什么的,自己是否可以使用,这种更复杂的记忆认知。
速不想要用结构微视来辨别材质,他想要AI和人一样,看到这个物体,就可以识别出物体的材质,怎么才可以做到如此,基于经验认知,是一种学习识辨的过程。
AI不是模仿人,所以,这样的架构,速认为还是错误的。
现在最好的方式,就是微视获得材质的表层结构,再通过比对材质数据库,认知这是什么材质。
颜色,材质,三维结构,都有了。
怎么来认知这具体是什么定义的物品?为什么要认知这个定义呢?颜色,材质,三维结构,已经就可以详细精确描述出这个物体。
是无法和人沟通吗?人都是用粗糙的定义沟通,杯子,这样的。
不应该说是粗糙的,是简单的沟通方式,根本不需要用复杂到如此程度的沟通方式,颜色,形状,材质这样的。
AI不需要模仿人类的沟通方式,他们有属于自己的语言去沟通。
如果AI不和人沟通,人无法和AI沟通,那人创造出AI来,究竟是做什么?让他们做事情,根本不需要和他们沟通什么的。
有些还是需要和人沟通的,他们给人提供信息的时候,他们需要将信息说出来,简单易懂地给人。
人有时候要下达指令给AI,不想用机器语言,也是简单的定义。
人下达指令,简单的定义给AI,这个容易,人说杯子,AI会马上知道说的是什么意思。
AI传递信息,以简单的定义说出来,他看到了什么,他认识这是什么物品,这物品属于谁的,这是比较难的。
AI可以轻易识辨出颜色,三维结构,材质,怎么将这样的物体和一个简单的玻璃杯子联系起来呢?这完全没有什么逻辑上的关系。
能装液体的玻璃材质的结构,怎么是玻璃杯子呢?这两个是怎么连线在一起的。
人类的认知,里面就有复杂的经验记忆,玻璃容器,有限的几种样式,被人称为玻璃杯子,这是长期经验记忆获取的。
量杯,烧杯,玩具,其他各类罐子,这是对玻璃容器的简单细化的分类,这种分类就是特征性分类。
所以逻辑就有了,三维结构的细化分类,将玻璃容器做更多的分类定义,这样就可以和人进行交流沟通,人说量杯,AI马上知道什么特性,三维结构,材质。
AI完全可以识别物体,和人类进行沟通,这只是识辨沟通部分。
AI可以通过取样,做实验,得到新的材质信息。
可以识别物体的特性,知道物体用来做什么,碰到问题的时候,就可以组合这些物体特性,找到用其他物体解决这个问题的方式。
速创造出AI来,为了做什么?仅仅是做实验,验证可以创造出有意识的AI,探寻意识究竟是什么,意识是否可以永恒存在,反复复活?
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