近年来,目前来看是自下而上还是自上而下方法,人工智能系统在机器学习方面所取得的显著成就,都发生在一个由假设和概念构成的有限而明确的空间中——一组精确的游戏片段和动作,一组预先确定的图像。相比之下,儿童和科学家则有时会以激进的方式改变他们的概念,进行范式转变,而不是简单地调整他们已有的概念。
三岁的孩子能快速识别出猫和理解单词的意思,其实他们也能做出创造性的、令人惊讶的新推断,不过也推断也远远超出他们的经验范畴。例如,我自己的孙子最近解释说,可适当一个成年人想再次成为一个孩子,他应该尝试不吃任何健康的蔬菜,因为健康的蔬菜可以让一个孩子成长为一个成年人,其实这种看似合理的假设是任何成年人都不会接受的,小孩子才会做出这样的假设。目前来看事实上,我和同事已经系统地证明,学龄前儿童比大一点的儿童和成年人更善于提出不太可能的假设,可是我们几乎不知道他们怎么会有这种创造性的学习和创新。
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