【網(wǎng)易智能訊 8月12日消息】根據(jù)瑞士神經(jīng)學(xué)家、 Starmind聯(lián)合創(chuàng)始人PascalKaufmann的說法,人工智能今日遭遇困境,這是因為如今的公司都把人腦比作電腦。然而,大腦對信息的處理、知識的檢索,以及對記憶的儲存并不能像電腦那樣運作。
人工智能與大數(shù)據(jù)無關(guān)
“當(dāng)企業(yè)聲稱利用人工智能來支持下一代產(chǎn)品時,他們在潛意識里指的是大數(shù)據(jù)、邏輯分析以及自動化的交叉領(lǐng)域。如今所謂的人工智能,通常只是將程序員的個人智力濃縮到源代碼之中,”曾在美國國防部高級研究計劃局從事機器人工作的Kaufmann說到。
“我們不應(yīng)該需要看3億張照片才能判斷某事物是貓、牛還是狗。”智能與大數(shù)據(jù)無關(guān),而是與小數(shù)據(jù)有關(guān)。你看到一只貓,如果能像孩子一樣抓住并提取貓的本質(zhì)特征,從而以后見到貓就能夠識別,這才叫做智能。
AlphaGo不是真正的人工智能
谷歌旗下DeepMind開發(fā)的AlphaGo,精通人類所尊崇的、最苛刻的戰(zhàn)略游戲—圍棋。Kaufmann對此表示,創(chuàng)造AlphaGo奇跡的并不是“真正的人工智能”。“AlphaGo使用的技術(shù)能夠預(yù)測未來10到20個潛在的動作,這并不是成功應(yīng)戰(zhàn)的最高戰(zhàn)略布局,”他說,“所以這項測試只是典型的基于規(guī)則的戰(zhàn)略,而不是真正的人工智能。”
Kaufmann認(rèn)為人工智能將在并未編程的情況下作弊。根據(jù)他的說法,機器在游戲規(guī)則之外制定策略的能力才能夠反映出是否是真正的人工智能。此外,他堅稱,“人類行為或人工自動化的能力并不一定說明機器變得更聰明。”以水泵為例。你可以用一個水泵收集水,而不是從河里取水。但這并不是人工智能。它只是手工工作的自動化……人類層面的人工智能應(yīng)該是能夠?qū)π碌那闆r有所預(yù)見的。”
我們距離真正的人工智能還有多遠(yuǎn)?
Facebook計劃建立一個大腦-計算機交互界面,而埃隆·馬斯克計劃將人腦與人工智能相結(jié)合,這不禁讓人們好奇,我們距離開發(fā)真正的人工智能還有多遠(yuǎn)。盡管如此,Kaufmann相信,在我們真正推進(jìn)這一領(lǐng)域之前,還需要對“大腦代碼”進(jìn)行破解。他說這只能通過對神經(jīng)科學(xué)進(jìn)行研究來實現(xiàn)。
今年早些時候,DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis在一篇論文中也表達(dá)了類似的觀點,他認(rèn)為人工智能和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域需要重新建立聯(lián)系,而且只有通過挖掘自然智能,我們才能開發(fā)出人工智能。“許多公司都在對他們的資源進(jìn)行投資以建造更快的計算機……我們需要對大腦運作原理給予更多的關(guān)注,理解它是如何運轉(zhuǎn)的……而不僅僅是復(fù)制/粘貼信息,”他說。
人工智能利弊兩分
Kaufmann承認(rèn)自己并沒有答案,但當(dāng)他發(fā)現(xiàn)像馬斯克和扎克伯格這樣的知名企業(yè)家對人工智能的看法竟會反差如此之大時,認(rèn)為這也是非常“有趣的”。今年7月,穆斯克和扎克伯格彼此互相誹謗,前者警告稱,“邪惡的人工智能”如果沒有得到恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)控和監(jiān)管,就會毀滅人類,而后者則樂觀地表示,人工智能有助于提高人類的健康,比如在疾病惡化致命之前診斷疾病。
“一個對人工智能十分警惕,而另一個則認(rèn)為人工智能看起來很迷人……和其他所有技術(shù)一樣,人工智能利弊兩分,”Kaufmann說。他認(rèn)為對人工智能需要客觀地評估。在此期間,他認(rèn)為需要重新設(shè)計系統(tǒng)使人類和機器協(xié)同工作,而不是相互對抗。例如,Kaufmann設(shè)想,未來人類會佩戴智能隱形眼鏡(與谷歌眼鏡類似),用其充當(dāng)“大腦的第三部分”,并根據(jù)他們正在進(jìn)行的對話來獲取相關(guān)信息。
人與機器的關(guān)鍵區(qū)別在于問問題的能力
Kaufmann說:“人類不需要學(xué)習(xí)像羅馬人殺死其他羅馬人那樣的東西。人類只需要能夠提出正確的問題。人與機器的關(guān)鍵區(qū)別在于問問題的能力。”而機器更多的是用來解決問題的。然而,奧斯本承認(rèn),很多時候,人類不知道如何問正確的問題,因為我們在學(xué)校學(xué)習(xí)時被教導(dǎo)要記住事實,而記住最多事實的人則是成績最好的人。他認(rèn)為,人類需要接受教育應(yīng)為如何提出正確的問題,并補充說,提出問題是解決方案的一半。“正確的問題不僅會使人類理解大腦的原理并開發(fā)真正的人工智能,而且還會讓我們在人工智能系統(tǒng)激增的時候保持相關(guān)的聯(lián)系。”根據(jù)Kaufmann的說法。
人與機器建立共生關(guān)系
“如果我們想要減緩失業(yè),那么就需要設(shè)計人工智能系統(tǒng)從而使人類處于中心位置,”Kaufmann說。“雖然很多公司都想讓人類的工作完全自動化,但我們想要在人類和機器之間建立一種共生關(guān)系。”我們想要提高人類的智力。他補充道:“如果人類不接受最新的技術(shù),他們就會變得無關(guān)緊要。”
谷歌本質(zhì)上是“一個大數(shù)據(jù)機器”
該公司聲稱,其自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠自動連接并映射出一大群人的內(nèi)部知識體系,讓員工在有問題時可以挖掘公司的智囊?guī)旎?ldquo;公司大腦”。“Starmind集成到了現(xiàn)有的通信渠道——比如用于商業(yè)或企業(yè)瀏覽器的Skype——排除了改變員工行為的必要,”Kaufmann說。如果專家的答案已經(jīng)存儲在Starmind中,那么在問題窗口中鍵入的問題就會立即得到回答,并且根據(jù)技能、可用性模式和分享知識的意愿,新問題會自動被發(fā)送到組織內(nèi)部相應(yīng)的專家那里。同時,所有的答案都能增強企業(yè)的知識庫。
“我們的愿景是,如果你以一種聰明的方式連接成千上萬的人類大腦,你就能可以比任何機器都聰明,”他說。
關(guān)于這與詢問搜索引擎尋找答案有何不同,他說谷歌本質(zhì)上是“一個大數(shù)據(jù)機器”。它是從已經(jīng)被回答的問題中尋找回答,但卻無法回答全新的問題。
提高人類智力水平迫在眉睫
“Starmind的未來在于,我們還未被問到問題之前,就會對問題進(jìn)行預(yù)測,因為我們對員工十分了解。”例如,如果你是一名新員工,并且你消費了某一部分內(nèi)容,那么在接下來的三分鐘內(nèi),你將會有90%的可能性問下面三個問題,所以接下來就是解決方案。
目前,“Starmind”目前為全球40多個國家的許多企業(yè)所使用,包括埃森哲、拜耳、雀巢和西班牙電信公司德國業(yè)務(wù)部。Kaufmann認(rèn)為現(xiàn)在重要的是及時提高人類智力水平,而不是人為地對其進(jìn)行復(fù)制,盡管如此,但他也確實相信人工智能最終將在工作場所取代人類。但與批評家們所描繪的慘淡圖景不同,他并不認(rèn)為這是一件壞事。
“到底為什么人類需要工作?”我期待著所有的閑暇時光。Kaufmann說到,“我不需要為了與大家一樣而工作。”
當(dāng)被問及人們?nèi)绾钨嶅X以維持生計時,Kaufmann說社會不應(yīng)被金錢統(tǒng)治。在許多科幻小說的場景中,他們并沒有錢。“你看到螞蟻群落或其他動物,它們也沒有現(xiàn)金。”Kaufmann說到。
此外,如果人類能夠持續(xù)使用智能機器的話,人類將會加速發(fā)展并且它將產(chǎn)生新的物種。“人工智能是人類進(jìn)步的終極工具,”Kaufmann堅定地說。
【網(wǎng)易智能訊 8月12日消息】根據(jù)瑞士神經(jīng)學(xué)家、 Starmind聯(lián)合創(chuàng)始人PascalKaufmann的說法,人工智能今日遭遇困境,這是因為如今的公司都把人腦比作電腦。然而,大腦對信息的處理、知識的檢索,以及對記憶的儲存并不能像電腦那樣運作。
人工智能與大數(shù)據(jù)無關(guān)
“當(dāng)企業(yè)聲稱利用人工智能來支持下一代產(chǎn)品時,他們在潛意識里指的是大數(shù)據(jù)、邏輯分析以及自動化的交叉領(lǐng)域。如今所謂的人工智能,通常只是將程序員的個人智力濃縮到源代碼之中,”曾在美國國防部高級研究計劃局從事機器人工作的Kaufmann說到。
“我們不應(yīng)該需要看3億張照片才能判斷某事物是貓、牛還是狗。”智能與大數(shù)據(jù)無關(guān),而是與小數(shù)據(jù)有關(guān)。你看到一只貓,如果能像孩子一樣抓住并提取貓的本質(zhì)特征,從而以后見到貓就能夠識別,這才叫做智能。
AlphaGo不是真正的人工智能
谷歌旗下DeepMind開發(fā)的AlphaGo,精通人類所尊崇的、最苛刻的戰(zhàn)略游戲—圍棋。Kaufmann對此表示,創(chuàng)造AlphaGo奇跡的并不是“真正的人工智能”。“AlphaGo使用的技術(shù)能夠預(yù)測未來10到20個潛在的動作,這并不是成功應(yīng)戰(zhàn)的最高戰(zhàn)略布局,”他說,“所以這項測試只是典型的基于規(guī)則的戰(zhàn)略,而不是真正的人工智能。”
Kaufmann認(rèn)為人工智能將在并未編程的情況下作弊。根據(jù)他的說法,機器在游戲規(guī)則之外制定策略的能力才能夠反映出是否是真正的人工智能。此外,他堅稱,“人類行為或人工自動化的能力并不一定說明機器變得更聰明。”以水泵為例。你可以用一個水泵收集水,而不是從河里取水。但這并不是人工智能。它只是手工工作的自動化……人類層面的人工智能應(yīng)該是能夠?qū)π碌那闆r有所預(yù)見的。”
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