人工智能的自我提升是可能的吗？目前有什么不可破的技术障碍吗？
我尽量用最简单的话语来回答 ##### 目前的人工智能，用数学抽象来说，就是一个“预测公式”的过程 也就是说，机器认为自己所做的这个任务是存在一个“最终公式”的 这个“公式”的意思，也就是说，人类给它一个输入，它会给人类一个输出 凡是人工智能（机器学习），目前都是这个路数 图片识别的，你给它一个图片，它告诉你这图片是啥 语音识别的，你给它一段语音，它把这语音翻译了 或者是对话类别的，你说一句话，它回你一句话 这一切的一切，都是满足这个条件的 人=输入 机器=输出 如今的人工智能研究的就是输入与输出之间的那部分东西。 这部分东西，我简称“公式”，就是一套数学的体系 这套数学的体系，是由数值优化所构成的，无论是哪一种模型，都是数值优化 分类问题，可能是求支撑面，比如SVM，也有可能是求损失函数，比如CNN 其他类别的问题，从宏观上来说，也跳不出这个框架，无论是基于统计学的（先验似然），还是基于凸优化的，或者是基于图模型的 ##### 说到这里，你应该已经懂了 机器的目的，并不在于“创造”，而在于“求解” 对于每一个任务，它最终的目的都是希望能够把这道题完美的解答出来 但是由于变化太大太多，即使以机器的计算，也很难完成任务，才会使用近似的方法，去估算这个“公式” ##### 就包括现在很多人看到的对话已经非常逼真的一些程序 在其背后，依然是一个寻优的过程 一般人类，你和人聊天，不一定会认真去考虑接下来说什么 但是机器就不一样，它之后讲出来的每一句话，除非它解答不出来，否则都是在一些候选项里面选择一个最优的。这一点不会有任何例外 而，这种选择的机制，是人设定的 机器只能处理数据，并根据数据间的关系，去尽量的求解出人们给它设定的那个“公式” 但是机器并不会自己去改写这个公式 当然，也有一些可以自适应的处理方法 但是这些方法只是在人类所设定的范围内，自动变化。不会超出这个范围去做事