我理解的人工智能

来源: 公众号:helson_zhao 日期:2021-08-02

图灵测试是计算机科学之父图灵提出的判断机器是否具有智能的一种测试手段,即多名测试者与机器对话,超过百分之三十的测试者不能确定他们对话的是人还是机器,那么该机器便认为是具有智能的。图灵预测在2000年时,会出现可以在5分钟的回答中骗过30%的成年人的人工智能。

从图灵测试提出至今,人工智能经过了几十年的发展,不断的带给我们一个又一个震撼和惊喜,1997年,IBM深蓝击败世界象棋大师,2014年,第一台通过图灵测试的计算机诞生,2016年,人工智能AlphaGo击败世界围棋冠军柯洁,自动驾驶,人脸识别,语音助手等一个个人工智能产品也开始走进我们的生活。每一个震撼和惊喜之后,人类威胁论便甚嚣尘上,失业问题,安全问题,甚至伦理问题,这些能够冲击人类的感官字眼,被一篇篇媒体拿来当做吸引眼球,打造“震惊”标题的工具。但人工智能真的如各大新闻中那般智能甚至充满了威胁吗?我觉得世界越是喧嚣,我们应越加冷静,在人工智能甚是火热的时候,我们更应该仔细的去思考他的过去,现在,与未来。

讲到人工智能,不得不提获取知识的方式,而近代哲学就研究人类是如何获取知识,它分为理性主义和经验主义两个体系。理性主义认为知识来源于推理,我们根据公理,便能推理出新的知识,比如根据万有引力定理,我们发现了在当时尚未被人类观察到的冥王星。经验主义认为经验,是获取知识的来源,天气阴了,我们便知道快要下雨了,因为过去的经验告诉我们是这样的。理性主义和经验主义都是我们获取知识的途径,一种代表了数学,一种代表了科学。如果我们想要让机器具有智能,首先得让机器能够拥有知识,而机器也是通过这两种方式来获取知识的。

现有的机器学习主要分为监督学习和无监督学习,监督学习主要是给机器很多含有标签的数据,然后让机器自己去分析数据,获取知识,这是通过经验获取知识的方法,比如通过分析大量包含了是否会下雨这个标签的天气的数据,得出在什么湿度,温度,气压,风力等情况下会下雨,那么接下来给机器一个天气数据,他便能告诉你会不会下雨的结论。监督学习主要是回归和分类算法,通过大量的数据,机器构造出一个能符合这个数据的函数,或者能够将这堆数据分类的函数,比如机器通过大量数据,构造出了y=ax+b这个函数,那么接下来给它一个数据x1,机器通过这个方程式预测答案y1的值,或者给他一个数据(x1,y1),机器便可以通过方程式,判断这个数据在这个函数的上方,还是下方,告诉你这个数据属于的类别,线性回归,决策树,神经网络等算法都属于监督学习。

而无监督学习则给机器很多不含有标签的数据,比如给了大量的天气数据,每条数据包含湿度,温度,气压,风力等,但是这些数据并没有是否会下雨的标签,机器需要通过分析这些数据值,推理出一些新的知识,例如湿度和温度成反比的函数关系,温度,气压和风力之间的函数关系等等,这便是通过推理获取知识的来源。这些数据,是机器原始公理,通过公理便能推论出知识。无监督学习主要是在聚类问题和关联规则挖掘方面研究和应用。

在数据量越来越大,计算能力越来越强的今天,机器在通过经验和推理获取知识的能力上是远远超过人类的。所以各种媒体鼓吹人工智能会取代人类劳动力,造成很多岗位失业是有道理的。在翻译,疾病诊断,新闻写作,驾驶,甚至编写程序等领域,机器正表现的越来越好。想到程序员这个行业在未来都可能被AI取代,不禁的吸了口冷气。

看待问题,我向来是辩证的角度。当我吸完冷气,我看到的的是人类工业变革的历程。当柯洁在于AlphaGo对决前曾放言“为人类而战”时,我发现历史总是惊人的相似这句话是有道理的。美国有一个很有名的历史人物,被称为钢铁之子的约翰.亨利,第一次工业革命时,它与一台新式的蒸汽钻孔机竞赛,看谁能先凿开隧道,身强体壮的约翰.亨利赢了,但他的工友们正为他高兴的欢呼起来时,他却突然倒地死了,累死的。约翰.亨利的故事成为民谣传唱后人,即使到现在还在很多地方看得到一个拿着铁锤的硬汉的形象。现在在来看这个故事,俨然成了一个滑稽的故事,这个很久远故事想说明的是机器比人类做的更好,但牺牲了人类的尊严。当我们来到2016年,当人工智能开始引导第四次工业革命时,同样的故事还在继续。人类始终没太想清楚人与机器的关系,被机器打败便意味着尊严的丧失?我不清楚这是因为自大,还是因为愚昧。

当我们了解前几次工业革命的进程后,再来看人工智能的发展,便没有太多威胁论可言了,诚然,科技的进步,会让许多传统行业面临下岗,但却会更大程度的提高社会生产力,给人类带来更丰富的物质条件,每一次工业革命之后,随着而来的是人口激增。我们真正需要担忧的,或许并不是科技的进步,而是自己止步不前的思想。

在现代医院中,人的左右脑各司其职,左脑擅长推理和分析,这恰恰是人类获取知识的方式,而右脑擅长模式识别,领会情绪和非语言表达,右脑所擅长的,用一个词来描述叫做感性,左脑所擅长的,可以称之概念。

20世纪已经证明,机器可以代替人力,空有身强体壮的人不再是力量,知识成了力量。而到了21世纪,人工智能似乎正在证明,知识也并不再是力量。但机器代替了人的体力后,他们正在开始代替人的左脑。但在科学家弄清右脑的运行机制之前,人工智能,还只能代替人的左脑。

这便是人工智能没法取代人类的原因,机器是不具有任何感性的,他们没有情绪,不懂悲伤与高兴,更没法替代人类,传递心灵的慰藉。感性,这也是我们还能自称为人类说剩下的最后一优势了。我和朋友聊天,说最近频繁出现的幼儿园伤害小孩的那些人,已经不能被称作人了,他们能够证明自己是人类特有的东西已经没了。

讲到最后,发现自己所讲的东西越来越偏了,其实我最主要的还是只想说明:在新的技术面前,不要害怕,不要抗拒,转换自己的思想,发现属于自己独有而擅长的优势,与巨浪同行,而不要被拍死在沙滩上了。

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