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什么是回调函数?

回调函数也是函数的一种，回调函数与普通函数的区别在于它的调用时机。所谓的回调函数是把一个函数当作另一个函数的参数，并在这个函数的某个时机进行调用，我们就将这个传入的函数称为回调函数。

回调函数分为同步回调和异步回调。它俩的区别在于调用的位置不同。

1. 同步回调

所谓的同步回调函数是在执行的函数内部被调用的。举个例子：
 

但我们需要进一步发展麦卡锡和维纳的历史观点。值得注意的是，现有的公共人工智能对话仅仅关注了行业和学术界的一小部分，这可能会让大众忽视人工智能、IA和II的全面覆盖所带来的威胁和机遇。

这种关注不是为了实现科幻小说或超人类机器的幻想，更多的是为了考虑和发展科技，因为科技在人们的日常生活中变得越来越常见和有力。此外，科技的理解和塑造需要来自各行各业的各种不同声音，而不仅仅是技术协调者之间的对话。如果只关注模仿人类的人工智能，就会一叶障目。

尽管人工智能将持续推动各方面的进步，学术界也将继续扮演重要的角色——不仅提供最具创意技术的一些想法，而且也引入计算和统计学科的研究人员和其他学科的研究人员的成果和观点,特别是社会科学、人文科学和认知科学。

另一方面，虽然人文和科学在历史前进的过程中很重要，但也必须承认这是一个规模和范围巨大的工程项目——社会寻求创造新的种类的对象。这些工件应该按照规定的方式设计。

我们不想创造一个无用的项目来提供医疗保健、交通选择和商业机会。在这一方面，正如上文所强调的，以数据和以学习为中心的领域还没有成为一门工程学科。尽管这些领域非常吸引人，但它们还不能被视为工程学的一个分支。
 

当然，经典的人类模仿人工智能问题仍然是非常有趣的。然而，现在过分强调通过数据收集来进行人工智能研究，实施“深度学习”基础设施，以及演示模仿那些松散定义的人类技能的系统——几乎没有对进化的解释概念——往往会分散人们对经典人工智能中主要开放问题的注意力。

这些问题包括将意义和推理纳入处理自然语言的系统中，推断、反映和解释因果关系，建立计算上可追踪的不确定性表示以及建立长期目标设定框架。这些都是人类模仿人工智能的经典目标，但它们很容易被忘却，在最近“人工智能革命”的争论中，这些目标还没有得到解决。

人工智能也将持续保持其重要的地位，在可见的将来，机器在现实环境进行抽象思考的能力上仍无法与人类相媲美。为了解决我们最紧迫的问题，人机交互值得重点关注。我们希望计算机能激活人类创造力，而不是取代人类的创造力。

约翰·麦卡锡（当时担任达特茅斯大学的教授，即将在麻省理工学院进修）发明了“人工智能”这个词，他显然是为了把新研究方向与诺伯特·维纳（麻省理工学院的一位更老的教授）的研究方向区分开来。

维纳发明了“控制论”来指代其智能系统概念——这个概念与运筹学、统计学、模式识别、知识理论和控制理论密切相关。另一方面，麦卡锡强调了控制论与理性的联系。奇怪的是，在麦卡锡术语体系下，维纳的智能体系在现代占据了主导地位。这当然只是暂时的，AI行业的变动比一般行业剧烈得多。
 

有人可能会认为，一个人工智能系统不仅在模仿人类智能，而且它也会“正确”，会任意放大问题。但现在是在科幻小说的世界里——虽然这样的推测在小说的背景中令人兴奋，但不应该是面对IA和II的关键问题时前进的关键策略。就它们自身而言，我们需要解决IA和II问题，而不仅仅是完全模仿人工智能的节奏。

识别不属于II系统中人类模拟人工智能研究的核心主题的算法和技术并不难。II系统需要具备可以快速处理发展并且在全球范围内不连贯的分布式信息源的能力。这样的系统必须在做出及时、分布式的决策时应对云边缘的交互作用，并且还要处理长尾现象，也就是一些人的数据负荷很大，而另外一些人的数据却很少。它们必须要克服跨越机构和竞争边界的数据共享问题。

最重要的事情是，II系统必须将诸如激励和定价这样的经济理念纳入可以将人与人以及有价值的商品联系起来的统计和计算基础设施的领域。这种II系统可能被视为制造市场，而不仅仅只是提供服务。音乐、文学和新闻业等产业都迫切需要这样的市场出现，由数据分析将生产者和消费者联系起来。所有这些都必须基于新出现的文化、伦理和法律规范的框架才能实现。

（编辑：南通站长网）

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