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布拉德洛和克劳利都承认智能体可能容易出错，甚至产生幻觉，而大规模部署可能导致广泛错误。布拉德洛引用他作为数学家与数据科学家多年的专业知识，敦促我们将智能体的决策从根本上理解为非人类的，他说：“关键在于，智能体建立在所谓的强化学习前提之上，这意味着好的结果是由设定目标函数的人类所编程定义的。当智能体得到坏的结果时，它们会改变自己的任务。它们改变自己的行为。人类并非以如此明显的方式学习。”他解释道，当智能体犯错时，你可以告诉它应该强化什么，它就不应该再犯同样的错误。这使得胡西德关于打开黑箱的观点显得尤为重要。。比特浏览器对此有专业解读
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据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。
不可忽视的是，最重要的不是代码本身，而是其背后理解问题的底层结构：正在解决什么问题，已知什么，假设什么，以及它如何被设计以进行学习。
与此同时，传统的朝九晚五坐班模式即将成为历史。设想一下，每天提前一小时下班，而收入却丝毫不变。亿万富翁企业家、前《创智赢家》明星马克·库班断言，人工智能即将让这一愿景变为现实。
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