强人工智能是潘多拉魔盒吗

2019-10-01 作者:行业知识   |   浏览(190)

原标题:解码AI:基于数学智慧造福社会,离统治人类还很漫长

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我希望给大家讲的大概主要是四个方向。如何理解什么是智能?如何用人工去创造智能?同时人工智能会给社会带来什么?最后是所有人很关心的问题,人工智能什么时候统治人类?

    研究意识,人工智能界不能承受之重

所以今天的人工智能的主体叫Machine Learning,它的本质的思想就是我现在讲的大概初中可以理解的数学。所以整个的人工智能,目前来讲是一个Imitation Game,就是在模仿。

    那么,强人工智能,真的是人类的潘多拉魔盒吗?

所以智能我们怎么定义?也是这样的。大家可以想象一下什么是智能,什么不是智能

    当然,不少生物学、神经科学等相关学科的研究人员,正在上下求索,试图揭开大脑的奥秘。在秦曾昌看来,强人工智能实现之路极其漫长,可能得先从模拟昆虫、鱼和哺乳动物的大脑开始,再一步一步进阶到对人脑的模拟。

罗素悖论是指在一个村庄里面有一个理发师宣布说,我只给村里面不给自己理发的人理发,大家觉得这个有没有问题?

    那么,强人工智能的“盒子”需要一直捂住吗?

首先我的角度跟大家不一样的是,我觉得人工智能是数学的智慧。

    要继续讨论这一问题,又要回到强人工智能的定义。实际上,学界对何为强人工智能并没有统一看法。

她不会说这个猫咪的所有的性状、特点,给你一个清楚的定义,她会告诉你,这个是小猫咪,那个是小猫咪,那个不是,那是小狗狗。

    人机融合,是让人的智能和机器的智能协同发挥作用。人有知识,机器长于采集数据;人有经验和常识,机器则长于进行公理推理;人有直觉,而机器长于逻辑。当人和机器有了足够默契,人能理解机器如何看待世界,而机器也能熟悉人的所思所想,未来的机器也可以有一些特殊特定的意向性(弥补人类认知的不足),而当两者成为搭档甚至知己时,强人工智能也就到来。

我们想象人实际上在大脑里面,会有一个Conceptual space,所谓的概念空间,我们所描述的越多,信息越多的时候,也许那个概念越清晰,但是对于机器来讲,你会发现这件事儿不是这样的,它是相反的。

    “强人工智能还太远了。”秦曾昌说,“且不说我们现在对神经、大脑了解甚少,就算哪一天我们对它完全了解透彻,也未必就能复制出强人工智能。”

当然实际上AI还包括健康,我们可以通过图象的这种特征,自动帮医生做很多的识别,来改进他的效率,并不是说AI要代替医生,但它可以比较有效地帮助医生减少误诊。

    中山大学人际互联实验室主任翟振明更是认为,意识不是你想有,想有就能有。

假设这个函数是f(x)=2x+1,如果x=1的时候,f(x)=3;x=2的时候,f(x)=5;x=10的时候是21,这个没有任何的问题。

    “这件事情不是不能做,但我觉得需要特别谨慎。也就是说,当我们离揭开意识和智能的谜底已经很近的时候,我们确实需要慎重对待接下来发展的每一步。”秦曾昌强调。

第一件事儿,我们想定义智能的时候,大家想一下我们小的时候,说妈妈告诉你这是一个小猫咪,她是怎么去描述的?

    目前人工智能所取得进展和成功,都集中在“弱人工智能”。人们津津乐道的自动驾驶、下棋、机器视觉、专家系统等等,和强人工智能并无关系。周志华认为,也不用有关系——如果人们的目标是制造“工具”,那么考虑特定类型的智能行为就已足够,何必再去考虑独立意识?

离统治人类还很漫长

    前路确实难,但它是否真的不可实现?

他们想到第一件事儿是把所有的数学理论架构在集合论方面,罗素发现了这里面有一个致命的问题,做了一个罗素悖论

    这似乎给人工智能的发展当头泼了盆冷水,但也可以很好地缓解霍金和马斯克们的焦虑。他们担心的威胁,实际上是来自强人工智能的威胁。如果人工智能限定在弱人工智能,则只会是人类乖巧而顺从的助手。

大家好,我是一刻talks讲者秦曾昌。我应该是一刻talks的(第)930多名讲者,所以我也不免其俗,跟大家讲一下我对人工智能的一些理解。

“人工智能国际主流学界所持的目标是弱人工智能,也少有人致力于强人工智能。那么,这是不是因为强人工智能‘太难’,所以大家‘退而求其次’呢?不然。事实上,绝大多数人工智能研究者认为,不能做、不该做。”前段时间,南京大学教授、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任周志华发了篇文章,观点很鲜明——严肃学者都不该去碰强人工智能。

在后期的时候我们会发现数学和逻辑之间的重要关系是什么,到David Hilbert 希尔伯特的时代,大家又希望把所有的数学建构在一个很完整的理论基础之上,就像所有的平面几何一样,只有四个公理。

    周志华认为,强人工智能的造物具有独立意识,它未必会甘心为人类服务,若强人工智能出现,人类将会面临巨大生存危机。刘伟则指出,如果强人工智能是人机融合的智能,那么做决策的永远是人,这就能巧妙解决悖论,也避免可能的“替代危机”。

秦曾昌

    周志华指出,所谓强人工智能,就是达到甚至超越人类智慧水平的人造物,它有心智和意识,能根据自己的意图开展行动,也可看作“人造智能”。

我们刚才那样的机器、逻辑运算办法,和我们现在的智能是怎么嫁接到一起去的?为什么会能做到本身是一个特别机械的、特别普通的运算的结果,会做到人看起来特别具有智能的事情?

    “要实现强人工智能,得先弄清楚人的智能是怎么回事。但研究人类智能的本质并不是人工智能学科的主要任务。”北京航空航天大学自动化学院副教授秦曾昌告诉科技日报记者,了解人的意识、情感是一个终极科学问题,确实很吸引人,但目前人工智能学界可能担不起解决这一问题的重任。

最后跟大家分享的就是会给社会带来其它一个部分,就是道德的变化。这是在日本今年发生的一件事情,有很多的人有这种小的机械狗,机械狗不再生产之后,他觉得已经死亡了,结果找庙里的和尚和僧侣去做了最后的一场葬礼。

    研究强人工智能,不妨提前制定规范

这是北京航空航天大学副教授秦曾昌的演讲视频

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从Aristotle大家讲是三段论,如果苏格拉底是一个人,所有人都会死,所以苏格拉底会死;到F.Bacon的时代我们可以通过一些数据,之后做一些数学的归纳法;到帕斯卡,我刚才也跟大家讲过,可以做第一个手摇的计算机。

    而且,从实现难度上来讲,也没法考虑。

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    “任何不以已经具有意识功能的材料为基质的人工系统,除非能有充足理由断定在其人工生成过程中引入并随之留驻了意识的机制或内容,否则我们必须认为该系统像原先的基质材料那样不具备意识,不管其行为看起来多么接近意识主体的行为。”这是翟振明提出的“人工智能逆反图灵判据”。他认为,没进入量子力学之前,所有人造机器都不会有真正的意识。

那么问大家这个(你)觉得有智能吗?到今天来讲,我们所做的事情还是完整的计算,跟刚才的算盘也许在哲学上没有任何本质的区别。

    北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟认为,人机融合的智能是强人工智能,而它在未来必然会实现。

秦曾昌从本质、诞生和发展对人工智能进行了剖析。他认为,人工智能是科学和数学的智慧结晶,人工智能的发展不仅会给社会带来技术革新,还会发生道德的变化,比如人类对AI的情感附加。

    “说不要研究强人工智能,这就有些一厢情愿了。因为强人工智能是科学发展的必然趋势。”刘伟认为,强人工智能出现后,至于是被教好还是教坏,那要看人类自己的本事。“与其说不研究,不如呼吁相关部门着手思考未来可能面对的伦理问题,出台相应准则,将可能的危害减少到最小。”

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所以你会发现这离我们的生活之间越来越近,越来越紧密的时候,我们对于AI或者它的物品会有一些情感上的附加

到今天的Windows包括现在整个的电脑,实际上是很多芯片组合的时候,你会发现它不只有硬件,它的功能不是单一的功能,你可以去给它一些软件,去告诉它编程序、去调整。硬件和软件加和的时候,你会发现也许能做出很多我们根本不可能理解的事情。

皇家赌场网址,我给大家讲我这个talk里面的第一个数学。第一个事情大家看最上边,如果是一个function,就是函数,给定一个输入x,输出是f(x)。

但是这个世界实际上要比想象的复杂,比如说是我们给了一个小狗的图片,大家看到一个很漂亮的小狗。我们可以认为呢这样一个小狗的图片是20×20这样一个大小。

我站在哪边儿呢?我站在30%的里边,我认为实际上目前来讲,人工智能还是一些数学的、比较清晰的函数的对应关系,它有很多比较Matter Level的,对于整个概念或者意识的形成,甚至包括我们人的意识是怎么回事,我们还远远没有搞清楚。

这些人在不同的层面对刚才的两件事儿做了解释,才使人工智能的技术变成了可能。这样的话到1956年的时候,真正地诞生了人工智能。

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后来Kurt Godel的时候,他用数学完整地证明,这样一个完备的所谓的公理体系是不存在的。

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