人工智能领域的学派之争与限制
本文探讨了人工智能领域的学派之争,重点关注了经验主义和符号主义两种方法。经验主义强调学习大量数据以获取知识,而符号主义则侧重于精确的任务定义和严谨的数学工具。随着近年的算力进化,神经网络得到了飞速发展,但 symbolsism仍有其存在感和影响力。文章介绍了NLEP方法,证明符号主义AI可以处理非结构化数据和自然语言,并具有强化非结构化数据深层结构规律和推理能力。最后,作者讨论了经验主义AI难以突破推理瓶颈、文本到思维的抽象、OpenAI代码解释器的局限性和NLP范式的能力和优势等问题。