阻擋當(dāng)今人工智能發(fā)展最根本的難題或者困難是什么？

當(dāng)今人工智能還是建立在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上,確切的說是概率論的基礎(chǔ)上. 龐大的參數(shù)群(千萬,甚至上億)和隨機(jī)的擾動(dòng),使得計(jì)算機(jī)能夠得到貌似創(chuàng)造性的能力. 可是數(shù)學(xué)上要能夠求解的話總是要求有收斂性的性質(zhì)(例如圍棋的收斂目標(biāo)就很明確,自己的棋子數(shù)目盡量多就好了),不然千萬級的參數(shù)是萬萬沒法解得的,這導(dǎo)致藏在目前人工智能貌似強(qiáng)大過人的思想的背后有非常大的局限. 它甚至難以用來推算數(shù)學(xué)本身.
人腦在大部分事情上并不是用數(shù)學(xué)的方法來思考的, 我們對腦的探索還有限,真正的人工智能未必是數(shù)學(xué),可能會是一門嶄新的前所未有的學(xué)科,我們現(xiàn)在還差的很遠(yuǎn).

阻擋當(dāng)今人工智能發(fā)展的根本難題還是技術(shù)不達(dá)標(biāo)，技術(shù)不夠硬，如果技術(shù)達(dá)標(biāo)的話，什么都不是問題。