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浮沉60载的人工智能,我们对它有什么误解?

更新时间:2018年08月27日  11375浏览

8月23日,百度CEO李彦宏在中国国际智能产业博览会上发表演讲,他表示,大众对人工智能存在一些误区。

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李彦宏认为第一个误解是是人工智能长得不应该像人,我们的精力不应该花在怎么去造出一个机器来长得像人,不应该花在解决让这个机器怎么学会走路、怎么学会跑步、怎么学会上下楼梯,这是一个机械时代的思维。如果要让这个机器去替代人的体力,在工业化时代已经解决了这个问题,要解决的是让机器能够像人一样思考。

第二个误解就是机器怎么像人一样思考,现在有很多的研究是研究人脑怎么工作,李彦宏认为这条路也走不通。人工智能不是仿生学,现在的人工智能的技术,各种各样的算法,近些年的创新跟人脑的工作原理其实没有太大关系。事实上,人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作的,又何谈用机器来模仿人脑的工作原理。所以人工智能不是模仿人脑的工作原理,而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。

第三个误解,随之而来的就是人工智能的“威胁论”。很多人担心有一天人类会被机器所控制,有一天我们自己造出来的技术会毁灭掉我们,李彦宏觉得也是完全没有必要的担心。因为我们在做每天的技术方面的研究时,会发现比我们想象的要难很多,让机器像人一样思考,就是所谓的AGI实现,其实还离我们非常远。

李彦宏认为其实AI这个词如果仔细去琢磨它是人工的,其实也有假的的意思,所以它离真的人的思维方式、能力以及有可能出现的风险还非常远。因此我们更应该担心技术成熟得不够快、会出问题。

而人工智能的发展已有60多年,1956年的达特茅斯会议上首次出现了“人工智能”这个词,中国工程院院士高文在2016年讲过人工智能到现在为止有60年的历程,有三大门派:

- 第一个门派,通常叫逻辑主义(符号主义),核心是符号推理与机器推理,用符号表达的方式来研究智能、研究推理。奠基人是西蒙(CMU)。

- 第二个门派,连接主义。核心是神经元网络与深度学习,仿造人的神经系统,把人的神经系统的模型用计算的方式呈现,用它来仿造智能,目前人工智能的热潮实际上是连接主义的胜利。奠基人是明斯基(MIT)。

- 第三个门派,行为主义。推崇控制、自适应与进化计算。这个流派最早期的时候大家对它的期望值是比较高,这些年行为主义没有起来,今后可能会有一个浪潮,这个行为主义其实和我们今后要做的车联网非常密切。奠基人是维纳(MIT)。

如今的人工智能浪潮是连接主义的胜利,实际上人工智能发展要经历三个阶段,一是能存会算的计算智能,二是能听会说、能看会认的感知智能,三是能理解会思考的认知智能。通常人们担忧的以及霍金2014年提出的人工智能恶魔论指得是第三阶段的认知智能,而认知智能仅靠深度学习技术按照传统的建模型、数据训练、调参数是不够的,这在业内基本已经达成共识。

吃数据的人工智能也带来了个人隐私的担忧与困扰。去年,John Naughton在卫报中呼吁“让21世纪的马丁。路德挑战科技教会”。

Naughton写道:

一种新的力量正在世界蔓延。它无时不在,无处不在。它知道我们的一切——我们的运动、我们的想法、我们的愿望、我们的恐惧、我们的秘密、我们的朋友、我们的财务状况,甚至知道我们晚上是否安眠。它让我们不再对另一个人耳语。它塑造我们的政治,勾引我们的欲望,撩拨我们的味蕾,增加我们的道德恐慌,让我们欢愉(因此被动)。我们至少每天与它接触150次之多,每一次接触,都为它带来了财富。我们对它崇拜,因为我们无法自拔。

正如李彦宏所说人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作的,又何谈用机器来模仿人脑的工作原理,走向认知能能是个遥远的过程,现在可能有误解,都在探索中。但是有一点是不会误解的,发展人工智能肯定是为了让生活更美好,犹记得年初的一句“中国人对隐私不那么敏感”曾引爆舆论,说到底人们不只关注智能,更关注智能给社会和生活带来的“美好”。



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