当前机器智能远远不足的原因是什么？开课吧

人工智能的飞速发展为我们带来了许多便利，使机器逐渐从“自动化”迈向“智能化”，然而当前的人工智能还只是弱人工智能，在很大程度上还只是高级的自动化而并非真正的智能，而迈向真正智能的路上也遇到了很多瓶颈。机器智能想要更接近人类智能，就要在很多方面更加“拟人化”，因探索人类的认知学习途径显得尤为重要，认知成为当前需要迫切解决的问题。

当前机器智能远远不足的原因是什么？开课吧

当前机器智能远远不足的一些原因，也是人工智能想要有所突破急需解决的难题。

1、抽象和联想

人的记忆能量是有限的，即人对于学习过程并不是死记硬背的，按常理来说，没有庞大记忆存储空间的人类相比于机器的海量数据支撑起的强大数据库而言，学习过程应当更慢，然而事实并非如此。原因则在于人类的学习充满了抽象和联想，而机器不会。人类的记忆擅长关联，有关联的事物更容易被记住，当想起其中一种，自然而然会关联记忆到另外一种。

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2、机器的反馈

在人类什么都不做也不思考的时候，人类的大脑神经元也不都是静止的，大脑会在此时进行一个记忆的巩固。除此之外，人类的学习有一个反思的过程。正如前面提到，人类的学习是通过不断的失败后再学习，总结失败的规律，这里面就存在着人类的反思。反思可以促进知识的积累，价值的判断，从而促进人类的进步和不断发展。映射在机器当中，则是一个反馈的过程 。

3、数据-信息-知识-应用

数据是对客观事物记录下来的可以鉴别的符号，它包含有用的部分和冗余的部分。将数据进行处理，解释了数据有用的部分使数据有了意义，有意义的部分便称为信息。将信息构建联系，经过人脑加工提炼出来，便得到具有规律普适性的知识。将知识通过逻辑思维与系统设计，使知识有溢出价值，便形成了智慧。

对于机器而言，它只能处理数据，并不像人一样具备提炼出知识的能力，更不能很好地将已有的知识应用起来。人类可以理解的知识如何转化使机器可以理解和执行，如何将客观数据和主观信息融合，如何将知识迁移应用在多领域，将是未来想要赋予机器真正智能的必经之路。