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人工智能界四大专家:我们的机器智商还不及老鼠

2016-06-17 09:14
PokerJoker
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  一个自动编程的代理能否从我们为其设定的控制系统中解放出来?人类已经一直在这样做了,从某种意义上来说,当我们出于自私行事的时候。

  保守的假设是,强人工智能可以自我编程,可以改变自己的价值观,而且可以打破任何我们为其设定的束缚。那样的话,我们的目标就会是对其进行设计,让机器选择不使用那些能力来伤害人类。如果AI希望为人类服务,它会对一个杀害人类的行为分配很低的预期实效。我们有理由这样认为,如果你以恰当的方式设定目标系统,最终的决策标准就能保持下来。

  让我们把大脑变得更好

  Pay Pal及Founders Fund联合创始人Luke Nosek:在人工大脑出现前,我们需要训练自己的大脑。

  今年早些时候,韩国围棋冠军李世石与谷歌的人工智能程序AlphaGo进行了一场历史性的大战。李世石名下有18项世界冠军头衔,但是在今年3月19日,他败给了软件。

  如今的高性能计算前所未有的强大。不过距离强人工智能系统的出现还有很远的距离,机器还远未达到人类大脑的能力。我们还没能理解强人工智能(有时候称为AGI)会如何运作,会为我们的生活和经济带来什么影响。经常有人将这种影响的广度比作核技术的出现,从史蒂芬·霍金、到伊隆·马斯克、到AlphaGo的创造者都建议,我们应该小心前进。

  核武器的比喻很带感,但是也挺恰当。核武器是强AI最糟糕的情况。相反,乐观的预计又亮瞎人眼(普遍的经济繁荣、消灭所有疾病),乐观与恐惧都可能让我们产生偏见。

  强AI可以帮助几十亿人过上更安全、更健康、更快乐的生活。但是要设计这样的机器,工程师需要对于智能人类和机器所面对的复杂的社会、神经和经济现实有更好的理解力,比如今任何人都更好的理解力。如果我们对现有的大脑进行升级,我们能更好地来理解、打造强AI,并与之共存。

  我们可以将人类智能的提升分为三个阶段。第一个阶段,使用类似谷歌搜索的科技来增强和补充人类大脑,这已经在进行中了。我们可以比较一下:1996年一个持有图书馆借书证的五岁小孩,和2016年一个打开了谷歌搜索主页的五岁小孩——只要敲几下键盘,就能获得非常多的人类知识。

  如果第一阶段需要用科技来补充大脑,那么第二阶段就要直接放大大脑。适应性学习软件将教育个人化,对课程进行实时调整。如果学生表现出色,教学速度就会加快。如果学生学习比较困难,软件也会放慢节奏、转变教学风格或者告诉老师需要指导。适应性学习和在线教育有可能意味着一刀切教育的终结。融合增强现实和虚拟现实技术,也可以以我们无法想象的方式放大智能。

  智能提升的第三阶段需要从根本上改变大脑。经颅磁刺激(TMS)是一项美国食品药品监督管理局(FDA)批准的无创治疗方法,治疗中会将一个电磁线圈应用在头上。TMS目前被用于治疗创伤后应激障碍(PTSD)、自闭症和抗药性的严重抑郁症。例如加州大脑治疗中心以及肯塔基州路易斯维尔大学这样的机构中,样本数量不大,而且影响的持续时间还未知,但是出现好转的个体比例很高——在比例最高的试验中,200个较高功能的自闭症病人中有90%实现了好转。早期迹象显示,TMS可能对于看起来没有相关性的大量神经学症状会有疗效。如果我们能对受伤的的或者非神经正常的大脑产生积极影响,也许不久后,我们就能提升健康大脑内的联接,实现普遍提升智能。

  强AI已经出现在地平线上,但是目前来说,我们只有自己的大脑可以用。提升我们自己的智能,是创造未来智能机器并与之共存的第一步。

  你没法让机器学会常识

  至少现在还不能。这仍然是真正人工智能最大的障碍。

  预测性学习也叫作无监督学习,是动物和人类理解世界的首要模式。我们可以看看这个句子:“约翰拿起他的电话并离开房间。”经验告诉你,电话可能是移动模式的,约翰可能是从门里走出去的。而机器缺少对于世界常态及其限制的良好表征,也许永远没法推测出以上的信息。机器中的预测性学习——一个非常重要但是还有待发展的特征——会让AI不需要人类监督,可以自主学习,就像小孩子学习一样。但是,要让机器学会常识不只是一个技术问题,这是一个可能要花上几十年的科学和数学挑战。在那之前,我们的机器没法成为真正智能的机器。——YannLeCun。

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