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凯文·凯利:人工智能尚有三点尚未被充分认识

2017-02-07 14:22
FlappyBird
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我打算谈一谈技术的发展趋势。当(新的)技术到来时,常常会令我们感到惊讶。但事实上,技术在很大程度上是能够被预见的。这是因为所有的技术都有某种倾向性,有某种冲动,有某种趋势。这些趋势是由电线、开关、以及电子的物理和化学本质所决定的,并且呈现出不断重复的模式。或者说,这些模式形成了某种趋势、某种倾向。

你可以把它看成类似于重力的东西。想象雨点汇入山谷:一滴雨点流入山谷的实际路径是无法预测的。我们并不知道它的具体走向,但大方向是很显然的:它往下流。因此,这些内在趋势和冲动,深深扎根于技术系统中,使我们能够感知它们的大体方向。具体点说,电话是必然的,但iPhone不是;因特网是必然的,但推特不是。

同样道理,当下有许多正在发生的趋势,而我认为其中最重要的一个是让物体变得越来越聪明。我称之为“知化”,也就是人们常说的人工智能,或者AI。我认为在未来二十年中,这将是社会中最具影响力的发展趋势和驱动力。

当然,它已经发生了。我们已经有了AI,它们通常都隐身在后台工作,在医院里,AI分析X光片的水准比人类医生还要棒。在律所里,AI核查证物的本事比人类助理律师还要强。我们乘坐的飞机是由AI在驾驶。人类驾驶员只飞个七、八分钟而已;其他时间都是AI在操控。当然,在Netflix和亚马逊网站,是AI在后台进行推荐。这些都是我们已经实现的。

我们也有一些更前沿的例子,比如“阿尔法狗”战胜了人类最强的围棋世界冠军。但还不止于此。我们打电玩时,对手往往是AI。不过最近,谷歌教会了他们的AI自己学习如何打电子游戏。教(AI)打游戏已经不是什么新鲜事了,但(AI)自己学习打游戏则是另一个境界。这就是人工智慧。我们正在以此为起点,让它变得越来越聪明。

在这个大趋势中,我认为有三点尚未被充分认识;如果我们能理解这三点,就能更好的理解AI,并更加全身心的拥抱AI。只有拥抱AI,才能控制AI。我们可以通过拥抱大趋势来控制细节。

所以,请允许我谈谈这三点。第一点,我们自己尚未很好的理解什么是智能。我们通常认为智能是单维度的,就像一个越来越响的音符。我们用智商来衡量它。老鼠的智商较低,猩猩的智商较高,接下来是比较笨的人,然后是像我一样的普通人,再往上是天才。智商越高,智能就越高。这种看法是完全错误的。这根本就不是智能,人类智能也并非如此。智能更像由不同音符组成的交响乐,每个音符由不同的认知乐器来奏响。

人类的心智包含了多种智能。我们可以进行演绎推理,我们具备情绪智力,我们有空间智能。我们可能有一百种不同的智能集合在一起,它们在不同人的身上也体现得强弱不一。而动物们则可能是另一套体系——由其他智能组成的另一首交响乐,当然,有些乐器与人类是相同的。可能思考的方式相同但侧重点不同,某些方面可能还强于人类,像松鼠的长期记忆就很了不得,能清楚记得坚果的埋藏之所。但在另外一些方面可能不如人类。

当我们制造机器时,也会用同样的方式来设计它们,它们在某些方面会比我们聪明得多,而在其他方面则远远不如我们,因为根本没必要。我们会用这些东西,这些人造的功能组合,为我们的AI添加各种各样的人工认知。我们会让它们(的功能)非常具体。

比方说,计算器在数学运算上要比我们聪明得多;GPS的空间导航能力远胜过我们;谷歌、必应在长期记忆上完胜我们。然后我们再把这些不同类型的智能塞到……比如说汽车里,实现自动行驶。我们之所以这么做,正是因为它的驾驶方式跟我们不一样。它不像我们那样思考。这恰恰是它的特点。它不会分心,不会担心是否忘记了关炉子,不会纠结要不要选金融专业。它只知道开车。

它会专心开车,对吧?我们甚至可以把这个做为卖点,叫做“无意识”。它们没有意识,不会东想西想,不会分心。

所以,我们应该尽我们所能制造各种各样的思考(机器)。我们应该去尝试所有可能的思考方式。在商业和科学上,我们会遇到一些难题,单凭人类自身的思考无法解决。我们可能需要分两步走,先发明出新的思考方式,再与它们一起解决这些真正的难题,比如暗能量和量子引力。

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