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为什么这项关键技术现在为德国和欧洲提供了历史性机遇 作者：Holger Hoos 和 Kristian Kersting 一方面，人类正面临着巨大的挑战——气候变化、流行病、地缘政治变化和人口结构变化。另一方面，也取得了巨大的进步：分子手术刀 CRISPR-Cas9 正在彻底改变精准医疗，引力波已经被探测到，更便宜、可重复使用的太空飞行器正在提供以前难以想象的太空通道。这既令人欣慰又必要，因为我们这个时代的主要问题需要远远超出目前科学和技术可行性的解决方案。人工智能 (AI) 在此背景下发挥着特殊作用，原因有二：首先，这些问题至少在一定程度上是由人类智力的自然局限性造成和加剧的。其次，作为数字化转型的下一阶段，人工智能是一种应用范围广泛的通用技术。令人担忧的是，人们对人工智能到底是什么仍然存在困惑。有时，它被用来指代展现人类智能全谱的机器，从而至少在原则上可以取代或超越人类，其后果令人担忧，这是可以理解的。另一方面，一段时间以来，人们倾向于将人工智能等同于机器学习，或者更狭义地说，等同于使用人工神经网络的所谓深度学习。这两种人工智能概念都是误导性的。所谓的转换器可以根据最少的输入添加或几乎完全编写文本。1956 年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 创造了“人工智能”一词，此后，该词被定义为对能够重现智能（不一定是人类）行为的计算机程序的追求。然而，人工智能的核心问题早在 1950 年就由英国计算机先驱艾伦·图灵提出：机器能思考吗？事实上，人工智能最近取得了令人印象深刻的重要进展，特别是在机器学习领域，无论是在基础研究还是在应用方面。Deep Mind 最近开发的“AlphaFold 2.0”程序已被证明能够以实验室实验的精度预测蛋白质的三维结构，从而有助于更好地诊断和治疗疾病，或设计专门用于产生能量或分解污染物的酶。我们（幸运的是）距离实现涵盖人类智能全部范围的通用人工智能还很远。与此同时，当前的人工智能技术不仅仅涵盖机器学习。除了学习之外，逻辑和数学推理、知识建模等方法和
第三次人工智能浪潮
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