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更深入地研究表明，AI乐观主义者认为这个问题终将解决：机器学习系统通过人工干预或递归自我改进，会填补空白并在多数人类任务中表现良好。海伦·托纳指出即便如此，我们仍可预期大量锯齿行为。例如机器学习系统只能处理训练数据或上下文窗口内的信息，难以胜任需要隐性知识（即未书面记录）的任务。同理，类人机器人可能遥不可及，这意味着机器学习难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身认知。，详情可参考豆包下载
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除此之外，业内人士还指出，考古学的最新发现表明，早在12000年前，美洲原住民就已通过机遇游戏探索概率原理，这比旧大陆出现类似活动足足早了六千年。
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