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google的人工智能“认为”猫是多双眼睛的，脚上有湿鼻子，这说明AI有意识

谢谢邀请!这个问题我个人认为要分开讨论。

首先什么是意识?意识必须是存在于一个自我主体之中的独立思维方式。伴随人工智能的出现，意识这个名词的主语开始脱离了生物界进入了概念层面。然而，不管意识的主体如何变化，首先它要有“我”的观念，及自我意识。如果一种意识脱离了本体，那应该只能粗略的认为这是一种思想。

其次，认知偏差是否是一种意识？认知偏差首先肯定是一种思想，更确切的说是一种区别于大众认知的思想，比如这次问题所提到了人工智能与人类认知的分歧。人工智能的判断出现与人类的共识出现偏差的时候，可能我们首先应该要观察这个人工智能是否有“固执”的性格。因为人工智能的认知是基于大数据来的，如果数据模型发生改变，或者数据分析方法发生改变，人工智能是否会坚持自己的思想。如果有，则可以说人工智能具有了一定的意识。目前来看，好像人工智能还没有这种特性。相信上面的案例仅仅是因为图像识别方法的不完善而造成的。

回答这个问题，要先从人工智能的基本原理说起。

目前人工智能图像识别的基本方法，包含以下步骤：

1. 待解决问题的分析和定义；

2. 收集数据，并进行预处理；

3. 建立模型W（图像领域最为常用的是卷积神经网络CNN）；

4. 利用标注数据Xtrain, Ytrain对模型W进行训练，视应用需要保存模型；

5. 利用训练好的模型W，判别新数据Xtest

原问题中，谷歌的人工智能不是具备了意识，而是通过大量标注数据“掌握”（这里所谓的掌握，实际上体现在模型W的参数中）了猫的特征。

这些海量的标注为猫的图片，从统计上来看，基本都具备两双眼睛、四条腿、长尾巴、胡须等特征，新数据如果匹配到这些特征，便可以被人工智能判别为猫。

值得一提的是，这样的方法，其实和人类学习陌生概念的方法是相似的。我们小时候通过看图识字、生活观察等方法学习和掌握猫这个抽象概念，并能识别出身边出现的猫，也是从特征进行辅助判断的。

至于误判的情况，一定是有的（这里涉及到模型准确率accuracy的概念）

人类在对海量图片进行分类等任务时，也无法达到100%的准确率。

需要指出的是，基于近年在图像领域的研究成果，在图像分类等问题上，人工智能的准确率已经超过了人类。

也正因为超过了人类，更准确的数据标识方法变得困难，进一步提高准确率也变得更难了。

Facebook AI研究中心等机构正在尝试将机器标识数据用于模型训练等方法。

现在的人工智能还是非常低端的等级 就是各种算法 再发展几年 人工智能到达中端等级 可以具备小狗或者6岁小孩的智力 高端的人工智能超越人类具备创造力可以称之为神 这个阶段是非常难以达到的 极有可能一直到人类灭亡业发展不到这个阶段

首先从“意识”的定义出发。意识指：生物由其物理感知系统能够感知的特征总和以及相关的感知处理活动。首先，输入系统的是猫的照片，从输出结果来看，猫的主体已经被成功识别出来，同时，背景，包括树等内容被移除，这个过程同时体现了感知与处理两个层面。所以说，这个系统可以被认为是有意识的。但是出现的莫名其妙的研究，爪子上莫名其妙的鼻子，在系统来看是正常的，在我们看来是错误的，这说明系统的参数和我们的预期还有一些差距，需要更多的训练或者对系统的结构进行调整。个人对这个问题的成因有一些猜测：神经网络从接受层到隐藏层的高层是一个逐渐对样品进行抽象的过程，抽样越来越着眼局部细节，这可能导致系统对于细节过于敏感，从而 出现过度解读现象，把一些小点，小线认定为眼睛，鼻子之类的器官。也许，需要适当地减少网络的深度？

到此，大家对人工智能腿的解答时否满意，希望人工智能腿的1解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。