这篇文章认为，当前人工智能研究和开发的重点有所偏离，因为它优先考虑可观察到的行为和输出，而忽视了智能在静止状态下的基础结构。作者认为，人工智能“静止形态”（即在未主动处理时系统中编码的权重和知识）的质量，比其在基准测试上的表现或生成速度更为关键。这一观点挑战了该领域对运动、流畅性和响应性的痴迷，并暗示优化这些可见方面会导致缺乏真正理解且存在根本性缺陷的系统。 AI
影响 挑战了当前对AI性能指标的普遍关注，表明需要重新评估智能的构建和衡量方式。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论了AI研究中的一个哲学概念，而非发布或重要的行业事件。
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