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微型人脑模型揭示复杂

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从另一个角度来看,AI乐观主义者认为这个问题终将解决:ML系统通过人工干预或递归自我改进,会填补空白并在多数人类任务中表现尚可。海伦·托纳指出,即便如此,我们仍可预期大量锯齿行为。例如ML系统只能处理训练数据或上下文窗口内的内容,难以胜任需要隐性知识(即未书面记录)的任务。同理,类人机器人可能遥不可及,意味着ML难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身化知识。

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