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早期人工智能研究者认为,机器可以通过对符号的操作实现对人类思考(理性行为)的模拟,即让机器像人类那样思考,无需考虑身体和环境。他们把人工智能定义为模拟人类的智能行为,除了模拟思考之外,还包括感知、动作,以及情感与灵感等。由于他们认为思考和身体、环境是分离的,因此在模拟这些行为时,是各自独立进行,没有考虑行为之间的相互联系。人工智能的另一学派内在主义,主张人工智能应该模拟人类大脑的工作原理,我们通常称之为类脑计算。这个学派也没有考虑思考、感知与身体的关系。因此传统人工智能中的两大学派都属于离身智能。
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当前,面对DeepSeek以高性价比强势破局,以xAI为代表的部分AI厂商依然坚持花重金“卷算力”,大模型领域为何会形成上述两种路径的分化?在田丰看来,这与“Scaling Laws”(尺度定律)的性价比降低有关。
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