人工智能如今正被越来越多地奉为各行各业难题的钥匙,似乎无处不在。然而,一个根本性拷问悬而未决:非确定性系统,能否成为真正意义上的最优解?
所谓非确定性,指的是同样输入可能产生不同输出,这源于当前诸多AI模型底层的概率采样机制。在追求绝对稳定、可预测的领域,这种内禀的随机性是否暗藏致命缺陷?
即便有各种后处理手段试图抑制不确定性,但非确定性的根基因子的存在,让人质疑它能否承载“最优”二字。这一争议正在全球科技圈激荡,至今无人能给出确切答案。
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