我們都被騙了？專家稱破譯大腦前都是假人工智能

【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(shuō)法，人工智能今日遭遇困境，這是因?yàn)槿缃竦墓径及讶四X比作電腦。然而，大腦對(duì)信息的處理、知識(shí)的檢索，以及對(duì)記憶的儲(chǔ)存并不能像電腦那樣運(yùn)作。

人工智能與大數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)

“當(dāng)企業(yè)聲稱利用人工智能來(lái)支持下一代產(chǎn)品時(shí)，他們?cè)跐撘庾R(shí)里指的是大數(shù)據(jù)、邏輯分析以及自動(dòng)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(gè)人智力濃縮到源代碼之中，”曾在美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局從事機(jī)器人工作的Kaufmann說(shuō)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(wú)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(jiàn)到貓就能夠識(shí)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(duì)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(cè)未來(lái)10到20個(gè)潛在的動(dòng)作，這并不是成功應(yīng)戰(zhàn)的最高戰(zhàn)略布局，”他說(shuō)，“所以這項(xiàng)測(cè)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(shuō)法，機(jī)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(jiān)稱，“人類行為或人工自動(dòng)化的能力并不一定說(shuō)明機(jī)器變得更聰明。”以水泵為例。你可以用一個(gè)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(dòng)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(jiàn)的。”

我們距離真正的人工智能還有多遠(yuǎn)？

Facebook計(jì)劃建立一個(gè)大腦-計(jì)算機(jī)交互界面，而埃隆·馬斯克計(jì)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(duì)“大腦代碼”進(jìn)行破解。他說(shuō)這只能通過(guò)對(duì)神經(jīng)科學(xué)進(jìn)行研究來(lái)實(shí)現(xiàn)。

今年早些時(shí)候，DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis在一篇論文中也表達(dá)了類似的觀點(diǎn)，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(guò)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(duì)他們的資源進(jìn)行投資以建造更快的計(jì)算機(jī)……我們需要對(duì)大腦運(yùn)作原理給予更多的關(guān)注，理解它是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的……而不僅僅是復(fù)制/粘貼信息，”他說(shuō)。

人工智能利弊兩分

Kaufmann承認(rèn)自己并沒(méi)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(duì)人工智能的看法竟會(huì)反差如此之大時(shí)，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(méi)有得到恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)控和監(jiān)管，就會(huì)毀滅人類，而后者則樂(lè)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(gè)對(duì)人工智能十分警惕，而另一個(gè)則認(rèn)為人工智能看起來(lái)很迷人……和其他所有技術(shù)一樣，人工智能利弊兩分，”Kaufmann說(shuō)。他認(rèn)為對(duì)人工智能需要客觀地評(píng)估。在此期間，他認(rèn)為需要重新設(shè)計(jì)系統(tǒng)使人類和機(jī)器協(xié)同工作，而不是相互對(duì)抗。例如，Kaufmann設(shè)想，未來(lái)人類會(huì)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(duì)話來(lái)獲取相關(guān)信息。

人與機(jī)器的關(guān)鍵區(qū)別在于問(wèn)問(wèn)題的能力

Kaufmann說(shuō)：“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(wèn)題。人與機(jī)器的關(guān)鍵區(qū)別在于問(wèn)問(wèn)題的能力。”而機(jī)器更多的是用來(lái)解決問(wèn)題的。然而，奧斯本承認(rèn)，很多時(shí)候，人類不知道如何問(wèn)正確的問(wèn)題，因?yàn)槲覀冊(cè)趯W(xué)校學(xué)習(xí)時(shí)被教導(dǎo)要記住事實(shí)，而記住最多事實(shí)的人則是成績(jī)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(wèn)題，并補(bǔ)充說(shuō)，提出問(wèn)題是解決方案的一半。“正確的問(wèn)題不僅會(huì)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(huì)讓我們?cè)谌斯ぶ悄芟到y(tǒng)激增的時(shí)候保持相關(guān)的聯(lián)系。”根據(jù)Kaufmann的說(shuō)法。

人與機(jī)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(jì)人工智能系統(tǒng)從而使人類處于中心位置，”Kaufmann說(shuō)。“雖然很多公司都想讓人類的工作完全自動(dòng)化，但我們想要在人類和機(jī)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(bǔ)充道：“如果人類不接受最新的技術(shù)，他們就會(huì)變得無(wú)關(guān)緊要。”

谷歌本質(zhì)上是“一個(gè)大數(shù)據(jù)機(jī)器”

該公司聲稱，其自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠自動(dòng)連接并映射出一大群人的內(nèi)部知識(shí)體系，讓員工在有問(wèn)題時(shí)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(shuō)。如果專家的答案已經(jīng)存儲(chǔ)在Starmind中，那么在問(wèn)題窗口中鍵入的問(wèn)題就會(huì)立即得到回答，并且根據(jù)技能、可用性模式和分享知識(shí)的意愿，新問(wèn)題會(huì)自動(dòng)被發(fā)送到組織內(nèi)部相應(yīng)的專家那里。同時(shí)，所有的答案都能增強(qiáng)企業(yè)的知識(shí)庫(kù)。

“我們的愿景是，如果你以一種聰明的方式連接成千上萬(wàn)的人類大腦，你就能可以比任何機(jī)器都聰明，”他說(shuō)。

關(guān)于這與詢問(wèn)搜索引擎尋找答案有何不同，他說(shuō)谷歌本質(zhì)上是“一個(gè)大數(shù)據(jù)機(jī)器”。它是從已經(jīng)被回答的問(wèn)題中尋找回答，但卻無(wú)法回答全新的問(wèn)題。

提高人類智力水平迫在眉睫

“Starmind的未來(lái)在于，我們還未被問(wèn)到問(wèn)題之前，就會(huì)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)，因?yàn)槲覀儗?duì)員工十分了解。”例如，如果你是一名新員工，并且你消費(fèi)了某一部分內(nèi)容，那么在接下來(lái)的三分鐘內(nèi)，你將會(huì)有90%的可能性問(wèn)下面三個(gè)問(wèn)題，所以接下來(lái)就是解決方案。

目前，“Starmind”目前為全球40多個(gè)國(guó)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(guó)業(yè)務(wù)部。Kaufmann認(rèn)為現(xiàn)在重要的是及時(shí)提高人類智力水平，而不是人為地對(duì)其進(jìn)行復(fù)制，盡管如此，但他也確實(shí)相信人工智能最終將在工作場(chǎng)所取代人類。但與批評(píng)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(shí)光。Kaufmann說(shuō)到，“我不需要為了與大家一樣而工作。”

當(dāng)被問(wèn)及人們?nèi)绾钨嶅X以維持生計(jì)時(shí)，Kaufmann說(shuō)社會(huì)不應(yīng)被金錢統(tǒng)治。在許多科幻小說(shuō)的場(chǎng)景中，他們并沒(méi)有錢。“你看到螞蟻群落或其他動(dòng)物，它們也沒(méi)有現(xiàn)金。”Kaufmann說(shuō)到。

此外，如果人類能夠持續(xù)使用智能機(jī)器的話，人類將會(huì)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(jiān)定地說(shuō)。

【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(shuō)法，人工智能今日遭遇困境，這是因?yàn)槿缃竦墓径及讶四X比作電腦。然而，大腦對(duì)信息的處理、知識(shí)的檢索，以及對(duì)記憶的儲(chǔ)存并不能像電腦那樣運(yùn)作。

人工智能與大數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)

“當(dāng)企業(yè)聲稱利用人工智能來(lái)支持下一代產(chǎn)品時(shí)，他們?cè)跐撘庾R(shí)里指的是大數(shù)據(jù)、邏輯分析以及自動(dòng)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(gè)人智力濃縮到源代碼之中，”曾在美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局從事機(jī)器人工作的Kaufmann說(shuō)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(wú)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(jiàn)到貓就能夠識(shí)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(duì)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(cè)未來(lái)10到20個(gè)潛在的動(dòng)作，這并不是成功應(yīng)戰(zhàn)的最高戰(zhàn)略布局，”他說(shuō)，“所以這項(xiàng)測(cè)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(shuō)法，機(jī)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(jiān)稱，“人類行為或人工自動(dòng)化的能力并不一定說(shuō)明機(jī)器變得更聰明。”以水泵為例。你可以用一個(gè)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(dòng)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(jiàn)的。”

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