0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

人工智能或许比怀疑论者想象的更强大

JsPm_robot_1hjq 来源:未知 作者:胡薇 2018-07-20 09:01 次阅读

与许多和我交谈过的博学广识的人一样,我认为人工智能(AI)往往被夸大了。不少专家认为,亚瑟?C?克拉克(Arthur C Clarke)所说的“人工愚蠢”使得计算机成为我们的仆人,而非我们的主人。

人类大脑产生创造性思维、直觉、创意甚至预感的能力肯定不可能被复制到电子设备上吗?

但是如果人工智能怀疑论者高估了人类大脑呢?不久前,IBM展示了一个程序,在围绕政府支持太空探索和远程医疗是否有益的辩论中,它差不多与一位经验丰富的人类辩手平分秋色。它并不能完全让人心悦诚服,却不由得让我对人工智能进行了一番反思。

IBM这套叫做Debater的系统在旧金山一个活动上提出的观点,悉数来自该公司建立的一个包含“数亿篇”文章的数据库。评论人士称,该程序被填鸭式地输进了大量材料。一位著名专家、德蒙特福德大学(De Montfort University)研究机器人与人工智能伦理和文化的凯瑟琳?理查森教授(Kathleen Richardson)指出,这使得该计算机不必过滤垃圾信息——而人类却必须自己过滤。

但是显然每个人都是从有选择性的“数据库”中汲取观点。我们的大多数思想,都是从父母、老师、书籍、朋友、受人尊敬的专家和媒体得来的想法和信息再整合而成。即便是我自认为原创的思想,在某种程度上也是受人启发的。

那么创造力只是一种技巧,情绪是一种可以习得的行为,而爱情不过是一个人的个性与另一个人的个性相配?这些都能解构为代码吗?

20世纪90年代末,理论物理学家加来道雄(Michio Kaku)告诉我,机器人不会取代人类的一个根本原因在于常识,也就是“明白水是湿的,母亲比女儿大,动物不喜欢疼痛”之类的道理。

他说:“在计算方面,一个五岁儿童的大脑中约有1亿条常识性信息。”

如今,让一台机器飞快搜索1亿条编程信息然后作出常识般的决定已经不再是科幻小说中的场景,而是成了现实。Windows 10有5000万行可执行代码,把它安装在一台只花200英镑的计算机上也可以很好地运行。而IBM称其Debater数据库中有数亿篇文章。

一些工程师表示,计算机运算速度和运算能力的增长之快甚至超过了戈登?摩尔(Gordon Moore)的预期,如果按照他在50多年前提出的“摩尔定律”,计算机算力每两年会翻一番。能显著提高计算机处理能力的量子计算,几乎已经成为现实。

机器甚至可能发展出幽默感,这是人类具有的一种微妙的能力。30年前,加拿大教育心理学家杰拉尔丁?施瓦茨(Geraldine Schwarz)跟我说,喜剧是“最高级别的智慧——高到不可定义和不可言喻”。

然而2013年我在伦敦观看了一场由机器人表演的实验性脱口秀节目,虽然谈不上精彩绝伦,但那台机器自主生成的笑话还是有点搞笑的。

或许人类大脑终究没什么特别的。

就在今年1月,英特尔(Intel)负责人工智能业务的纳维恩?拉奥(Naveen Rao)告诉我:“我们或许能在30年内创造出一种有限智能,它可以在空间中移动,了解周边环境,并且对自己有感知。”

我问他,我们是否有可能高估了我们的大脑。拉奥博士犹豫了几秒钟,仿佛对自己的答案感到有些囧。“是的,”他说。

他停顿了一会儿又说:“1996年我上过一节人工智能的课。我们观看了围棋比赛,我们那时认为在我们有生之年计算机是无法搞定围棋的。在围棋对弈中,你每下一子,后面可能走出的棋步——我们称为分支因子——太多了。我们觉得我们的大脑在做神奇的事,我们无法理解、不可捉摸。”

“再来看过去五年里我们所做的事,现在我们意识到,我们的大脑做的事并不神奇。它们只是非常好的模式匹配程序。”

我问道,那么爱和同情是可以被学习和复制的吗?“当然可以。这些能力是因为进化的原因而存在的。我看不出为什么不能。”

当然了,一位人工智能专家做出这样的预测并不奇怪——虽然态度没那么肯定。于是我又去找了麻省理工学院(MIT)的神经学家詹姆斯?迪卡洛(James DiCarlo)。研究大脑的专家会怎么想?

IBM为迪卡洛教授在麻省理工的实验室提供了部分经费。他对人脑科学及工程学兴致勃勃。

“认为人脑将总是比人工智能复杂是错误的,特别是对于大脑和认知方面的科学家来说,”他表示,“这意味着我们将永远无法完成我们的这项工作,就是从工程学角度来理解大脑和思想——理解这些意味着我们可以构建出同样复杂的系统。”

“我相信,工程学将会逐渐地掌握大脑的某些特定功能。”

我开始在想,人工智能可能比我们这些怀疑论者想的更强大。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • IBM
    IBM
    +关注

    关注

    3

    文章

    1757

    浏览量

    74702
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1791

    文章

    47282

    浏览量

    238534

原文标题:人类大脑或许并不特别

文章出处:【微信号:robot-1hjqr,微信公众号:1号机器人网】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    嵌入式和人工智能究竟是什么关系?

    学习和更新提供了可能,从而使人工智能应用能够不断适应和优化。 总的来说,嵌入式系统在人工智能中的作用不容忽视。它不仅为人工智能硬件加速提供了强大的支持,还在边缘计算、物联网以及算法优
    发表于 11-14 16:39

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第6章人AI与能源科学读后感

    探讨了人工智能如何通过技术创新推动能源科学的进步,为未来的可持续发展提供了强大的支持。 首先,书中通过深入浅出的语言,介绍了人工智能在能源领域的基本概念和技术原理。这使得我对人工智能
    发表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驱动科学创新》第4章-AI与生命科学读后感

    阅读这一章后,我深感人工智能与生命科学的结合正引领着一场前所未有的科学革命,以下是我个人的读后感: 1. 技术革新与生命科学进步 这一章详细阐述了人工智能如何通过其强大的数据处理和分析能力,加速生命科学
    发表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第一章人工智能驱动的科学创新学习心得

    人工智能:科学研究的加速器 第一章清晰地阐述了人工智能作为科学研究工具的强大功能。通过机器学习、深度学习等先进技术,AI能够处理和分析海量数据,发现传统方法难以捕捉的模式和规律。这不仅极大地提高了数据处理
    发表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能图像处理应用前景分析

    人工智能推荐系统中强大的图形处理器(GPU)一争高下。其独特的设计使得该处理器在功耗受限的条件下仍能实现高性能的图像处理任务。 Ceremorphic公司 :该公司开发的分层学习处理器结合了
    发表于 09-28 11:00

    人工智能ai 数电 模电 模拟集成威廉希尔官方网站 原理 威廉希尔官方网站 分析

    人工智能ai 数电 模电 模拟集成威廉希尔官方网站 原理 威廉希尔官方网站 分析 想问下哪些比较容易学 不过好像都是要学的
    发表于 09-26 15:24

    生成式人工智能的概念_生成式人工智能主要应用场景

    生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,简称GAI)是一种先进的人工智能技术,其核心在于利用计算机算法和大量数据来生成新的、具有实际价值的内容。这种技术能够模拟人类的创造力和想象力,
    的头像 发表于 09-16 16:05 1739次阅读

    人工智能ai4s试读申请

    目前人工智能在绘画对话等大模型领域应用广阔,ai4s也是方兴未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是个需要研究的课题,本书对ai4s基本原理和原则,方法进行描诉,有利于总结经验,拟按照要求准备相关体会材料。看能否有助于入门和提高ss
    发表于 09-09 15:36

    名单公布!【书籍评测活动NO.44】AI for Science:人工智能驱动科学创新

    ! 《AI for Science:人工智能驱动科学创新》 这本书便将为读者徐徐展开AI for Science的美丽图景,与大家一起去了解: 人工智能究竟帮科学家做了什么? 人工智能将如何改变我们所生
    发表于 09-09 13:54

    报名开启!深圳(国际)通用人工智能大会将启幕,国内外大咖齐聚话AI

    8月28日至30日,2024深圳(国际)通用人工智能大会暨深圳(国际)通用人工智能产业博览会将在深圳国际会展中心(宝安)举办。大会以“魅力AI·无限未来”为主题,致力于打造全球通用人工智能领域集产品
    发表于 08-22 15:00

    FPGA在人工智能中的应用有哪些?

    FPGA(现场可编程门阵列)在人工智能领域的应用非常广泛,主要体现在以下几个方面: 一、深度学习加速 训练和推理过程加速:FPGA可以用来加速深度学习的训练和推理过程。由于其高并行性和低延迟特性
    发表于 07-29 17:05

    5G智能物联网课程之Aidlux下人工智能开发(SC171开发套件V2)

    5G智能物联网课程之Aidlux下人工智能开发(SC171开发套件V2) 课程类别 课程名称 视频课程时长 视频课程链接 课件链接 人工智能 参赛基础知识指引 14分50秒 https
    发表于 05-10 16:46

    5G智能物联网课程之Aidlux下人工智能开发(SC171开发套件V1)

    课程类别 课程名称 视频课程时长 视频课程链接 课件链接 人工智能 参赛基础知识指引 14分50秒 https://t.elecfans.com/v/25508.html *附件:参赛基础知识指引
    发表于 04-01 10:40

    嵌入式人工智能的就业方向有哪些?

    嵌入式人工智能的就业方向有哪些? 在新一轮科技革命与产业变革的时代背景下,嵌入式人工智能成为国家新型基础建设与传统产业升级的核心驱动力。同时在此背景驱动下,众多名企也纷纷在嵌入式人工智能领域布局
    发表于 02-26 10:17

    生成式人工智能和感知式人工智能的区别

    生成新的内容和信息的人工智能系统。这些系统能够利用已有的数据和知识来生成全新的内容,如图片、音乐、文本等。生成式人工智能通常基于深度学习技术,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)等。 生成式人工智能的研究目标是能
    的头像 发表于 02-19 16:43 1763次阅读