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2022世界杯预选赛越南赛程(www.9cx.net):为什么人工智能比我们想象得难题?|袁岚峰

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分类:科技

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提升头脑条理

导读

总的来说,实在我们不知道自己的大脑最善于什么。

视频链接:

抖音视频:

https://v.douyin.com/e7P9aqs/

本视频宣布于2021年6月8日,点赞量已达1.2万

精彩再现:

人工智能的远景若何?外行往往会十分乐观,甚至以为会泛起手艺奇点、机械人统治人类等等。而内行却正相反,由于他们知道,人工智能在历史上有过多次大起大落,每一次太过乐观之后都是耐久的萧条。

为什么会这样?人工智能专家、脱销书《庞大》的作者梅拉妮・米歇尔教授最近写了一篇文章《为什么人工智能比我们想象得难题》(Why AI is harder than we think),举行了深入的剖析。她指出,对人工智能的思索经常泛起四种谬误(fallacy),导致人们对智能机械发生错误的信心。

梅拉妮・米歇尔

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脱销书《庞大》

谬误一:每个小提高都是通往最终人工智能路上的基石。

哲学家Hubert Dreyfus将这种认知称为“第一步谬论”。他说:“我们总是以为,自从我们在盘算机智能方面的第一次事情以来,我们就一直在朝着通用人工智能缓慢前进,并最终实现最终态的人工智能。我们还盲目的信托,我们对代码和程序的任何改善,无论何等微不足道,都算作是一种人工智能的提高。”他引用了他的工程师哥哥Stuart Dreyfus的一句话挖苦道:“这就像是说第一只爬上树的猴子正在朝着上岸月球前进一样荒唐不经。”

谬误二:容易的义务很容易做,难办的义务很难题。

这听起来似乎是句空话,但它是个谬误。现真相形是,对人类来说容易的事情对人工智能很难,而对人类难题的事情对人工智能却很容易。

人工智能先驱马文・明斯基注释过,人类在没有太多思索的情形下所做的事情,好比远望天下,明白我们所看到的,举行对话,走在拥挤的人行道上而不撞到任何人等等,这些事情对机械来说是最难题的挑战。反之,解决庞大的数学问题,掌握国际象棋和围棋等游戏,以及在数百种语言之间相互翻译……这些对人类异常难题的问题,对机械来说却相对容易。

这被称为“莫拉韦茨悖论”(Moravec's paradox),以机械人学家Hans Moravec的名字来命名。他写道:“让盘算机在智力考试或跳棋时显示出成人水平的显示相对容易,但在感知和行动能力方面,盘算机穷极一生很可能也达不到一岁孩子的水平。”马文・明斯基指出,总的来说,实在我们不知道自己的大脑最善于什么。

谬误三:助记法的陷阱(wishful mnemonic)。

例如,IBM有一台著名的超级电脑叫做沃森,IBM说“沃森可以在几秒内阅读天下上所有的医疗保健文本”。IBM的网站声称,沃森能够“明白其中语言的上下文和细微差异”。又如,DeepMind的团结首创人Demis Hassabis说:“AlphaGo的目的是击败天下上最好的人类玩家,而不仅仅是模拟他们。”AlphaGo的主要研究职员David Silver说:“我们在竞赛的历程中总是去问AlphaGo,问它以为它在竞赛的历程中显示若何。然则直到竞赛快竣事的时刻,AlphaGo才以为它将获胜。”

叨教,沃森和AlphaGo真的知道什么叫阅读、明白、击败和以为吗?固然不知道,它们只是在执行程序。

人们可能会争辩说,类似这样的词汇只是利便机械速记而已。然而,这种速记可能会误导那些试图明白效果的吃瓜群众,从而连带着影响媒体对这些效果的报道。而且这还会潜移默化地改变人类对于AI系统的思索方式,纵然是人工智能专家也会受此影响,从而对AI系统与人类智能的相似水平作失足误的判断。

谬误四:智能都在大脑中。

这话的意思是,智能可以与身体星散。它既可以作为一种非物质的信息存在,也可以完全封装在大脑中。缸中之脑(brain in a vat),就是对此一个著名的比喻。

这种假设导致了这样的预测:要实现人类级其余人工智能,我们只需要扩大机械的盘算存储单元,以匹配大脑的“盘算能力“,然后为这种大脑匹配的“硬件”开发合适的“软件”。

硬件固然是需要提升的,但这是否就够了呢?越来越多的研究职员最先质疑“智能仅存在于大脑”这个基础假设,希望从另一个角度明白和缔造人工智能。

几十年来,许多认知科学家一直在主张让人们关注身体在所有认知流动中的中央职位。这个领域叫做具身认知(embodied congnition)。认知心理学和语言学的效果解释,我们的许多抽象看法,险些都是基于物理的、基于自身的内部模子的,另有一部门是由一样平常语言中发现的基于身体的隐喻系统所展现的。

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