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人工智能

人工智能領(lǐng)域的誕生可以追溯到很長一段時間之前，但是很多人認(rèn)為它是一組科學(xué)家在1956年聚在達(dá)特茅斯大學(xué)一起討論而出的。在過去的幾十年里，計算機(jī)已經(jīng)在以驚人的速度發(fā)展，而現(xiàn)在他們的計算速度要比人腦快得多。 以樂觀的角度來說，鑒于計算機(jī)領(lǐng)域取得了令人難以置信的進(jìn)展，得到這樣的成果也在情理之中。天才電腦科學(xué)家艾倫·圖靈（Alan Turing）早在人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)的幾年前就已經(jīng)提出了機(jī)器具有思考能力的可能的想法。 科學(xué)家也對此有一個相當(dāng)簡單的想法：智力可以類比成一個數(shù)學(xué)計算過程，而人腦也是一種機(jī)器。 掌握運用這個過程之后，你可以讓一臺機(jī)器對它進(jìn)行模擬。

這個問題似乎并不難。正如位于達(dá)特茅斯的科學(xué)家寫道：“如果讓一組精心挑選的科學(xué)家在整個夏天的時間里坐在一起商討，我們認(rèn)為他們可以在一個或多個這些問題上取得重大進(jìn)展。”我想順便說一下的是，這項研究提案中包含了人工智能一詞最早使用的部分。他們對此有許多想法，例如：模擬人類大腦的神經(jīng)元模式可以實現(xiàn)和教給機(jī)器關(guān)于人類語言的抽象規(guī)則的重要性。

科學(xué)家對此持樂觀的態(tài)度，并且不出意外的是，他們的努力最終得到了回報。 在這之前，他們有能理解理解人類語言的計算機(jī)程序，而它可以解決代數(shù)問題。而人們很自信地預(yù)測，在未來二十年內(nèi)，人類將會建造出一個人工智能機(jī)器。

我們可以預(yù)測的是，在人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)之后不久，真正的仿生人工智能機(jī)器人也將會出現(xiàn)，并且與我們越來越像。事實上，它的推測可以從圖靈關(guān)于“思維機(jī)器”的第一篇論文中說起，他在論文中預(yù)測說，圖靈測試（一種能讓人類相信機(jī)器有著人類特性的測試）將在50年之后得到正式通過，這種機(jī)器有可能在2000年左右出現(xiàn)。當(dāng)然，在現(xiàn)在人們，例如著名的科學(xué)家Ray Kurzweil，仍然在預(yù)測未來20年內(nèi)人工智能可能會發(fā)生的進(jìn)展。在當(dāng)今很多不同的專家和分析調(diào)查里，你幾乎想知道人工智能研究人員是不是僅僅試圖給出一種自動答復(fù)：“我早就知道了你即將要問的問題了，不或者是，我不能真正預(yù)測到你要說的。”

試圖預(yù)測人類同級別的人工智能出現(xiàn)的確切日期的問題在于我們實際上根本不知道實現(xiàn)該目標(biāo)還有多遠(yuǎn)。這不像摩爾定律。摩爾定律講的是：每兩年機(jī)器在信息處理能力可以翻一倍，這可以對一個非常具體的現(xiàn)象做出非常具體的預(yù)測。從中我們可以大致了解如何達(dá)到目標(biāo)，例如改進(jìn)硅晶圓的工程設(shè)計：我們知道我們并不處于我們目前方法的基本限制（至少，直到您嘗試在原子尺度上改造芯片）。但人工智能和我們以上所說的不能進(jìn)行類比，它們是完全不一樣的東西。

常見的錯誤

Stuart Armstrong的調(diào)查研究了關(guān)于人工智能發(fā)展趨勢的這些預(yù)測。具體來說，他主要在尋找兩個主要的認(rèn)知偏差。首先是人工智能專家預(yù)測真正的人工智能會在他們死亡之前出現(xiàn)（并使他們避免死亡）。這就是人們對Kurzweil所提出的“書呆子的狂怒”的批評，因為他們認(rèn)為Kurzweil的這類預(yù)言是出于對死亡的恐懼，對生命不朽的渴望，而且根本上是非理性的。這使創(chuàng)造超級智能的能力被視為一種有著個人信仰的項目。當(dāng)然，這里也有來自人工智能發(fā)展領(lǐng)域工作人員對于當(dāng)今人工智能所遇到的的挫折和局限性的批判意見。

其次，人們大部分認(rèn)為15到20年的時間內(nèi)真正的人工智能將會出現(xiàn)在大眾視野內(nèi)。這個時間段其實足以讓人們相信，他們正在做一些可以很快證明是新一次革命的東西（人們對努力循規(guī)蹈矩的東西印象不會很深刻，幾個世紀(jì)以來都是如此），而且目前為止并沒有說這些證明是錯誤的。在這兩種偏差中，Armstrong研究中對于后者擁有比較多的數(shù)據(jù)信息?- 人們非常樂意選擇在死亡后預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢，盡管大多數(shù)人不這樣做，但在歷史上的預(yù)測中存在明確的“15-20年后”偏差。

衡量進(jìn)展

Armstrong指出，如果你想評估一種具體的預(yù)測的可行性，在這之前有很多參數(shù)你可以進(jìn)行參考。例如，通過模擬人腦來開發(fā)人類智能的想法至少會為您提供一個清晰的途徑，讓您評估進(jìn)展。每當(dāng)我們得到更詳細(xì)的大腦地圖，或者成功模擬另一部分大腦時，我們就可以看出，我們正朝著這個最終目標(biāo)前進(jìn)，而這個目標(biāo)可能在人類級別的人工智能出現(xiàn)之后最終達(dá)成。在這條道路上我們可能不到20年就可以走完，但至少我們可以用科學(xué)的方法評估進(jìn)展來鞏固這些。

如果一個網(wǎng)絡(luò)足夠復(fù)雜且給予足夠的處理能力就會“出現(xiàn)”人工智能的人相比，這可能是我們想象的進(jìn)化過程中出現(xiàn)的人類智能和所謂的“意識” -- 盡管人類的進(jìn)化已有數(shù)十億年，而不僅僅是數(shù)十年。但問題在于我們從來沒有經(jīng)驗證據(jù)：我們從來沒有見過意識從一個復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中體現(xiàn)出來。我們不僅不知道這是否可能，我們也不知道我們距離它有多遠(yuǎn)，因為我們甚至無法衡量它的發(fā)展?jié)摿εc價值。

要理解哪些任務(wù)對于人工智能的發(fā)展來說是艱難的，從其誕生之日直到今天甚至以后還有很長的路要走。只要看一下原來的研究方案，從理解人類的語言，到隨機(jī)性和創(chuàng)造性，以及自我完善能力都是可以進(jìn)行相提并論的。我們有很好的自然語言處理，但是我們的計算機(jī)能理解他們正在處理什么嗎？我們有人工智能，它可以隨機(jī)變化是“創(chuàng)意”，但它本身具有創(chuàng)造性嗎？奇點往往依賴的那種指數(shù)式的自我改善過程似乎距離目標(biāo)很遙遠(yuǎn)。

我們也很難理解智能的含義。例如，AI專家一直低估人工智能下圍棋的能力。許多人認(rèn)為，無論是在2015年，甚至到2027年人類仍舊會探尋此問題。但最后僅僅花了兩年，而不是十二年。但是這是否意味著人工智能能夠?qū)懗?ldquo;偉大的美國小說”呢？這是否意味著更接近于從概念上理解周圍的世界呢？或者說這是否意味著它更接近我們所說的人類級別的智能體？這些暫且無法解釋清楚。

不是人類，但比人類更聰明

但也許我們一直在錯誤的角度上看待這類問題。例如，圖靈測試還沒有通過，人工智能在談話中無法說服人類其是能與人類相似的智能體。當(dāng)然還有計算能力，也許很快就能執(zhí)行模式識別和駕駛汽車等其他任務(wù)的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人的水平。由于“較弱”的人工智能算法做出更多的決定，物聯(lián)網(wǎng)傳播者和技術(shù)樂觀主義者試圖找到更多的方法來提供更多的數(shù)據(jù)或者更多的算法，所以這種“人工智能”對社會的影響只能是增長的趨勢。

也許我們還沒有對人類智能定下相關(guān)的管理機(jī)制，那是因為我們也不知道我們能用現(xiàn)有的算法影響它多久。國家自動化將會擾亂社會并從根本上改變關(guān)于它的危險調(diào)查，因為我們對于一些含糊不清的超級智能做出相關(guān)舉動的假設(shè)并不多。

那么有些人指出我們應(yīng)該為其他原因擔(dān)心人工智能的誕生。只是因為我們不能確定人類同等級別的人工智能是否會在本世紀(jì)被開發(fā)出來，或者說它永遠(yuǎn)不會存在于我們的生活中，但這并不意味著我們不應(yīng)該為關(guān)于對其樂觀的預(yù)測結(jié)果是正確的可能性做準(zhǔn)備。我們需要確保將人的價值觀編入這些算法中，以便他們理解人生的價值，并以正確的品行道德為標(biāo)準(zhǔn)的方式行事。

《未來人類繁榮計劃》的作者菲爾·托雷斯（Phil Torres）在接受我的采訪時表達(dá)了這一點。他指出，如果我們突然決定將智能機(jī)器人融入我們生活，作為一個不斷發(fā)展的社會，我們在未來必須解決關(guān)于此類道德問題（決定將機(jī)器融入我們生活的對與錯）。而我們到時候可以做到這一點嗎？

所以，我們應(yīng)該對這些預(yù)測提出質(zhì)疑。并且請記住，人工智能的先驅(qū)所預(yù)見的問題比預(yù)期的要復(fù)雜得多，在今天也是如此。同時，我們不能對人工智能的出現(xiàn)沒有準(zhǔn)備。我們應(yīng)該了解風(fēng)險，并采取預(yù)防措施。當(dāng)那些科學(xué)家們1956年在達(dá)特茅斯大學(xué)舉行合作會談時，他們不知道他們未來會面對什么。而在六十年后，我們?nèi)圆恢涝谌斯ぶ悄艿陌l(fā)展道路上要走多遠(yuǎn)。但是我們確定的事，我們會在其中到達(dá)某個地方，在那個時候，我們需要共同努力和思考來迎接它的到來。

來源：網(wǎng)易智能