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谷歌阿尔法狗根本不是人工智能

导读: 近日,谷歌旗下的DeepMind 公司开发的阿尔法狗打败了世界围棋冠军李世乭(Lee Sedol),这已经成了一个不争的事实。

  什么是人工智能?什么不是人工智能?某种意义上,这是一个如何定义的问题。近日,谷歌旗下的DeepMind 公司开发的阿尔法狗打败了世界围棋冠军李世乭(Lee Sedol),这已经成了一个不争的事实。而且,近年来,一些类似的深度研究技术,也解决了很多相当复杂的计算问题。但是,这就意味着我们即将进入全人工智能化时代,或者说机器时代了么?不完全是。

  在开发一个人工智能产品时的关键问题之一是,它需要有自己理解世界的能力,不断地自我发展,理解它将会遇到的,所有听到的、看到的,以及会说的、会做的任何事情。如果做不到这一点,那么它仅仅是一个完全由程序员设计的人工智能程序而已。也就是说,这个人工智能产品根本不知道它是谁,它从哪来,它要干嘛,并且,它所擅长的领域也比较狭窄。

  人工智能至今无法解决的最根本的问题也许就是理解能力的问题。较早提出这一问题的是认知科学家斯蒂凡·哈纳德,在他1990年的论文“符号接地问题”中首次提出。你可能不会相信我们的确在操纵符号,虽然这听起来真的很可疑,但是,你要相信,任何表达方式都存在于外部真实世界的系统之中这个问题。

  说得更具体些,涵义理解问题会涉及以下四个小问题:

  1.如何组织人或人工智能产品接受的外部信息?

  2.如何将接受的信息和世界联系起来?或者换句话来说,就是如何为产品构建“理解能力”?

  3.如何使各个产品的“理解能力”保持一致?(否则,各个产品就无法进行沟通。产品间无法互相理解,无法达到智能。)

  4.为什么机器人做不少事情却还像什么都没做过一样?如何将这些都设计进它的动作程序?

  第一个问题,涉及到构建信息。这一问题可以通过深度学习和类似的无人工检测算法得到很好的解决,比如阿尔法狗。我们已经在这个领域取得了极大的进步。在某种程度上,这得益于近年来在计算机领域的发展以及对善于做并行信息处理绘图处理器的应用。这些算法把极其冗长的通过高维空间表达的信号删减成低维度的信号,并且在删减过程中最大限度地保持了信息的完整性。换句话说,这些算法从信息处理的角度捕捉最重要的信号。

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