《连线》杂志主编Kevin 阐述对人工智能的五大误解

2017-05-02 17:13:34来源: EEWORLD 关键字:人工智能  机器人

美国《连线》杂志创始主编凯文-凯利(Kevin Kelly)日前撰文,阐述了当今社会对人工智能的五大误解,并对背后的逻辑和理论展开了详细论述。

以下为文章全文:

  我听到这样一种说法:未来,计算机主导的人工智能将比我们聪明得多,甚至会夺走我们所有的工作和资源,人类则会走向灭亡。果真如此吗?

  每每谈起人工智能,我总是难免听到这样的问题。提问者都很认真,他们的担忧一定程度上源自各路专家的自问自答,其中包含很多当今世界上最聪明的人,例如史蒂芬-霍金(Stephen Hawking)、伊隆-马斯克(Elon Musk)、麦克斯-泰格马克(Max Tegmark)、山姆-哈里斯(Sam Harris)和比尔-盖茨(Bill Gates)。

  他们都相信,这番场景很有可能变成现实。而在最近的一场关于人工智能问题的研讨会上,一个由9位大咖组成的委员会一致认同,这种超人类人工智能已经不可避免,而且并不遥远。

  然而,那些认同超人类人工智能最终将会接管世界的人,内心其实都有5个假设。然而,如果对这5个假设展开细致分析就会发现,这其实都是“无稽之谈”。这些说法未来或许会成为现实,但目前还没有获得证据支撑。关于超人类智能将快速崛起的5大基本假设如下:

  1、人工智能已经开始超越人类,而且正在以指数级速度发展。

  2、我们可以开发出像自己一样的通用人工智能。

  3、我们可以把人类的智能集成在硅片上。

  4、智能可以无限强化。

  5、一旦开发出超级智能,它就可以为我们解决多数问题。

  与这些似是而非的说法相对的是,我反而认为以下5种看似异端邪说的观点能够获得更多的证据支撑。

  1、智能并非单一维度,所以“比人类更聪明”这种概念本身就没有意义。

  2、人类并没有通用思维,人工智能同样不具备这种能力。

  3、在其他媒介上模拟人类思维将会受到成本因素的制约。

  4、智能的维度并不是无限的。

  5、智能只是推动科技和社会进步的诸多因素中的一项而已。

  如果关于超人类人工智能接管世界的预期,完全基于5个没有证据支撑的关键假设,那么这种想法也就无异于宗教信仰。也就是说,这只能算是一种“神话”。我针对这5项假设提出的5种针锋相对的说法都有充分的依据,接下来的段落中将会详细展开。我将以此证明,超人类人工智能的说法只不过是一种“神话”。

  关于人工智能最常见的误解其实来自对自然智能的普遍误解。很多人认为,智能是单一维度的,这种理解其实并不正确。多数技术人员往往会像尼克-博斯特罗姆(Nick Bostrom)那样绘制智能进化图谱——他曾在《超级智能》(Superintelligence)一书中把智能描绘成一种单一维度、呈现线性发展的东西。

  例如,一端是低智能的小动物,另外一端则是高智能的天才——感觉智能就像是可以用分贝来量化的声响一样。当然,如果认同这种观点,自然就可以对其进行扩展,认为智能的强度还会进一步增加,并最终超过我们自己的高智能状态,成为一种超强智能,甚至最终爆表。

  这种模式就像阶梯一样,一层一层逐级递进,每一个层次的智能都比前一个层次更加进步。低等动物位于我们之下,而智能更高的人工智能必然位于我们之上。具体发生的时间并不重要,重要的是等级——也就是衡量智能优劣程度的指标。

  但这种模型的问题在于,这只不过是一种像进化阶梯一样的错误观念而已。在达尔文进化论诞生之前,人们也认为自然界是呈现阶梯化发展的,低等动物低于人类。即便是在达尔文进化论诞生后,这种阶梯化进化理论仍然十分盛行。这种理论认为:鱼类进化成爬行动物,然后进化为哺乳动物,再进化为灵长类动物,最终进化出人类,每一级都比上一级进步一点(自然也会更聪明一些)。所以,智能阶梯与物种阶梯相互平行。但实际上,这两种模型都不符合科学观念。

  这种由内向外发散的圆盘可以更为精确地描述物种的自然进化过程,这是美国德克萨斯大学的大卫-西里斯(David Hillis)率先根据DNA绘制出来的。这种深入的系谱学分类模式以最中央的原始生命形态为起点,然后向外发散。随着时间的推移,逐步形成了如今地球上的生命形态,也就是最外面的一圈。

  这张图强调了进化过程的一个基本事实:当今世界的所有物种都是平等进化的。人类与蟑螂、蛤蜊、蕨类、狐狸、细菌共同位于最外面的一圈。每一个物种都经历了长达30亿年的繁衍生息,成功进化到今天。这就意味这当今的细菌和蟑螂与人类拥有同样的进化水平,并不存在所谓的阶梯。

  类似地,智能同样不存在所谓的阶梯。智能并不限于单一维度,而是多种认知类型和模式组成的复合体,每一种类型或模式都是一个连续统一体。先来谈谈衡量动物智能这个简单的任务。如果智能是单一维度的,那就可以对鹦鹉、海豚、马、松鼠、章鱼、蓝鲸、猫、大猩猩按照顺序进行排列。但目前没有科学证据支撑这样一种排序方式。其中一个可能的原因在于,动物的智能没有差异,但我们同样没有看到这种证据。

  有很多迹象都可以说明动物之间的思维存在显著差异。但它们是否都拥有相对的“通用智能”?可能如此,但并没有一个指标来衡量这种智能。相反,我们可以通过很多不同类型的指标评估不同类型的认知能力。

  也就是说,没有一个类似于分贝的统一指标来衡量智能水平,所以更精确的智能模型应该是绘制它的“可能性空间”(possibility space)。上图是使用理查德-道金斯(Richard Dawkins)编写的算法生成的可能性表格。智能是一系列连续统一体的集合。各种节点(每个节点都是一个连续统一体)共同组成了一个多维度、多样化的复合体。

  有的智能或许非常复杂,包含很多象征各种思维模式的子节点。还有的或许较为简单,但却非常极端,处在可能性空间的角落位置。这些被我们称作智能的复合体就像是各种各样的交响曲,由许多不同类型的乐器共同演奏。它们之间的差异并不仅仅是响度,还体现在音高、旋律、音色、节拍等因素上。我们可以将其视作一套生态系统。从这个意义上讲,不同思维模式的节点相互依赖、共创共生。

  用马文-明斯基(Marvin Minsky)的话说,人类思维是“由思维组成的社会”(the society of mind)。我们在思维构成的生态系统上运行,其中包含多种认知能力,它们就像不同的物种一样构成了一个个的生态系统,而且可以完成种类各异的思考方式:包括演绎、归纳、符号推理、情商、空间逻辑、短期记忆和长期记忆。我们体内的整套神经系统也是一种具备其自身认知模式的大脑。我们思考时并不仅仅使用大脑,而是用整个身体来思考。

  不同个体和不同物种之间的认知能力都存在差异。即使在几年之后,松鼠依然可以精确记住几千个橡子所在的具体位置,这种技能甩下人类好几条街。所以在这种认知能力上,松鼠超过了人类。要形成松鼠的思维,需要将这种“超能力”与其他在人类面前相形见绌的思维模式融合在一起。动物世界还有很多其他远超人类的认知能力,但同样要融合到不同的系统之中。

  人工智能也很类似。人工智能已经在某些维度上超过人类。你可以把计算器当成算数天才,谷歌(微博)的记忆也已经在某些维度上超过人类。我们正在开发在特定模式上具备卓越能力的人工智能技术。其中一些模式是人类可以做到,但人工智能表现更好,例如概率统计或数学计算。还有一些能力是我们根本不具备的——例如,记住60亿个网页的上的每一个单词,而这恰恰是搜索引擎的用途所在。

  未来,我们还会发展人类所不具备的新型认知模式,有的甚至是整个生物界都不曾出现过的模式。当我们发明人造飞行器时,受到了生物飞行模式的启发,主要是不停扇动的翅膀。但我们所发明的飞行器却在尺寸更大的固定翼上安装了推进器,这是一种生物界前所未有的飞行模式,是一种异形飞行模式。

  类似地,我们今后也将开发自然界不曾出现过的全新的思维模式。在很多情况下,这都是针对具体任务而设计的专用模式——可能是一种仅在统计和概率上能够奏效的推理形式。

  在其他情况下,这种新思维可能会是一种复杂的认知,可以帮助我们应对那些无法利用自己的智能独立解决的问题。商业和科学领域碰到的最困难的问题可能需要通过两个步骤来解决:第一步:发明一种新的思维模式与我们的思维进行配合。第二步:将二者融合起来,最终解决问题。

  由于我们正在解决之前无法解决的问题,所以才会认为这种认知比自己“更聪明”,但实际上,它只是跟我们“不一样”而已。这种思维差异才是人工智能的主要优势。我认为,看待人工智能时,真正可取的方式是将其视作一种异形智能(或人造异形)。它与我们之间的差异性才是它真正的价值所在。

与此同时,我们还将把这些不同的认知模式融合到更加全面而复杂的“思维社会”中。其中有些复合

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关键字:人工智能  机器人

编辑:王磊 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/article_2017050210553.html
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