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2025年5月11日重庆区县事业单位招聘考试《综合应用能力》C类（网友回忆版）

材料一材料二材料三材料四材料五

?一个人在出生以后，大脑中的神经元网络就开始处理感官输入的各种信息和数据，并逐渐在学习中建立起神经元的链接结构和响应回路，从而最终成长为一个具有认知、语言、思维、运动、情感和个性的人。而机器学习就是模仿人类学习成长的过程而开发的一种人工智能系统，它的核心就是使用可以处理输入数据的网络算法，从而通过统计分析做出预测和决策，并最终具备一定的自动处理事务的能力。按照人类学习成长的原理，一个机器学习系统学习的时间越长或训练地越久，它的“智力”就应该越强，而其在学习中所形成的网络算法结构和人类大脑也基本类似，我们并不清楚这个网络中具体的微观结构是什么，又是如何响应的，但它却能给出有效和准确的决策或判断。面对这样一个机器学习系统，我们的问题是：它学习成长的极限是什么？人类会不会通过一个足够强大的机器网络系统让它通过不断学习成长为一个达到或超越人类智力的机器，甚至可以具有人类的思维和情感而成为一个有意识的硅基生命？

?这是机器学习一个恐怖的技术趋势，而且它正在一步步逼近这个目标。所以我们能不能从科学原理上给机器学习一个极限判定，从而明确机器智能系统最后能达到的最高水平？虽然目前看来机器系统的智力水平还远不能全面超越人类，但它的上限到底在哪里？这个问题的答案对人类而言至关重要，因为这将决定人工智能在人类生活中的地位是主导还是辅助。

?从目前机器学习在各个领域的发展现状来看，机器学习在某些专业领域已经确信超越人类，而且机器学习本身在数据处理能力、持续改进能力以及标准自动化适应能力等方面就具有超越人类的系统优势。然而任何事物都有相互矛盾的两个方面，目前来看机器学习被认为具有以下缺点或局限性：

?（1）错误自检能力。机器学习第一个显著缺陷就是它对错误的低敏感性，当出现错误时，它们自我诊断并纠正错误存在系统性困难，因为这涉及底层的算法和相关处理流程，具有系统不可处理的复杂度。这个问题其实也是机器学习系统底层逻辑的可塑性问题，而人类神经网络的可塑性却几乎具有无限的潜力。

?（2）继承性局限。机器学习系统的训练学习过程所得到网络的能力无法被其他系统继承，也就是一个新的系统必须要重新进行学习和训练才能使用，这无疑浪费了时间。虽然人类也是如此，一个新生命诞生后依然需要进行小学、中学到大学的学习训练才能成才，但人类教育的先进显然具有传承性；相反机器学习目前不具备此方面的能力，比如一个系统训练另一个系统让它快速成长或掌握更多知识的能力目前还不如人类。

?（3）预测性局限和验证问题。机器学习系统缺乏变通性，因为它仅仅是通过确定的大量历史数据来预测特定的结果，所以它的能力决定于历史数据的质量，它只解决问题而没有提出问题的能力，也就是创造性差；虽然机器学习可以有新的预测，但在没有历史数据支持的情况下，很难完全肯定地证明机器学习系统的预测是正确的并适用于其他场景的。就是其通用能力和创造能力依然不如人类。

?然而以上所说的优点和缺点并非能给机器学习的上限有一个原理性的界定，显然机器学习的优点完全可以不断放大，而缺点也不是不能被克服，这也是机器学习不断向前发展的方向，很难说这些限制或缺陷不会被解决，所以这个问题依然存在。为了清晰地了解机器学习的潜力限制，我们必须对机器学习进行更为细致的了解和解剖，因为机器学习系统的优势或局限性取决于它为特定目的而开发的方式，历史数据的质量和处理数据的系统规模等因素。

?机器学习是一种人工智能，是根据数据学习从而准确预测结果。机器学习的用途包括：推荐引擎、恶意软件威胁检测、欺诈检测、垃圾邮件过滤、识别预测自动化和业务流程自动化等。目前一些大规模使用机器学习的公司会使用机器学习来完成人工智能的某一个方面，比如使用推荐引擎为客户推荐个性化内容，另外有很多网站公司都在使用内容检测机器学习系统，可以根据内容自动识别违规内容、恶意软件、欺诈网站或垃圾邮件等，并自动进行处理，也就是网络机器人；另外就是工作方面的虚拟智能助手，如处理文字图形的ChatGPT系列、AI办公助手、虚拟主播、智能翻译系统、AI医疗诊治系统、AI法律咨询系统等，这些虚拟助手通常结合无监督学习或监督学习的机器学习模型来提供文字服务和自然语音以及自动完成文本、图形处理及预测任务；最后就是机器学习和特殊硬件系统结合提供专业服务，比如自动驾驶系统、人脸识别分析系统、蛋白质折叠预测、DNA代码序列分析检测，AI智能化学实验系统以及家庭服务机器人等。

?机器学习系统结构上非常简单就是：输入数据、网络训练和输出数据。根据机器学习的工作方式，可将其可分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类型。监督学习的输入数据是具有标签的数据集合，它用来识别输入的数据结构并给出组预测或分类。说白