人工智能的发展趋势@正确认识人工智能

很多人把人工智能(AI)当作科幻小说来对待,随着科技的严谨性,很多人也正在意识到思想的误区,也正在对人工智能加深了理解。那么,未来人工智能的发展趋势会是怎样的,这是一个让很多人都在困惑的疑问。为何这种困惑会一直困扰着人们,是这样子的……

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1.咱们总是把人工智能和电影想到一起。星球大战、终结者、2001:太空漫游等等。电影是虚构的,那些电影角色也是虚构的,所以咱们总是觉得人工智能缺少真实感。

2.咱们日常日子中现已每天都在运用人工智能了,仅仅咱们没意识到罢了。John McCarthy,在1956年最早运用了人工智能(Artificial

Intelligence)这个词。他总是诉苦“一旦相同东西用人工智能完结了,人们就不再叫它人工智能了。”

3.人工智能是个很广泛的论题。从手机上的计算器到无人驾驶汽车,到未来或许改动国际的重大革新,人工智能能够用来描绘许多东西,所以人们会有疑惑。

由于这种效应,所以人工智能听起来总让人觉得是未来的奥秘存在,而不是身边现已存在的实际。同时,这种效应也让人们觉得人工智能是一个从未被完结过的流行理念。Kurzweil说到经常有人说人工智能在80年代就被遗弃了,这种说法就好像“互联网现已在21世纪初互联网泡沫爆炸时死去了”一般滑稽。

所以,让咱们从头开端。

首要,不要一说到人工智能就想着机器人。机器人仅仅人工智能的容器,机器人有时分是人形,有时分不是,可是人工智能本身仅仅机器人体内的电脑。人工智能是大脑的话,机器人便是身体——并且这个身体纷歧定是必需的。比方说Siri背后的软件和数据是人工智能,Siri说话的声音是这个人工智能的品格化体现,可是Siri本身并没有机器人这个组成部分。

其次,你或许听过“奇点”或者“技术奇点”这种说法。这种说法在数学上用来描绘相似渐进的情况,这种情况下通常的规则就不适用了。这种说法相同被用在物理上来描绘无限小的高密度黑洞,相同是通常的规则不适用的情况。Kurzweil则把奇点界说为加快回报定律到达了极限,技术前进以近乎无限的速度开展,而奇点之后咱们将在一个彻底不同的国际日子的。可是当下的许多考虑人工智能的人现已不再用奇点这个说法了,并且这种说法很简略把人弄混,所以本文也尽量少用。

终究,人工智能的概念很宽,所以人工智能也分许多种,咱们按照人工智能的实力将其分成三大类。

弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI):

弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比方有能打败象棋国际冠军的人工智能,可是它只会下象棋,你要问它怎样更好地在硬盘上贮存数据,它就不知道怎样答复你了。

强人工智能Artificial General Intelligence (AGI):

人类等级的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多,咱们现在还做不到。Linda

Gottfredson教授把智能界说为“一种广泛的心思才能,能够进行考虑、计划、解决问题、抽象思维、了解杂乱理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类相同得心应手。

超人工智能Artificial Superintelligence (ASI): 牛津哲学家,知名人工智能思想家Nick

Bostrom把超级智能界说为“在简直一切范畴都比最聪明的人类大脑都聪明许多,包含科学立异、通识和交际技术。”超人工智能能够是各方面都比人类强一点,也能够是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个论题这么炽热的缘故,相同也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中屡次出现。

现在,人类现已把握了弱人工智能。其实弱人工智能无处不在,人工智能革命是从弱人工智能,通过强人工智能,终究抵达超人工智能的旅途。这段旅途中人类或许会生还下来,或许不会,可是无论如何,国际将变得彻底不相同。

让咱们来看看这个范畴的思想家对于这个旅途是怎样看的,以及为什么人工智能革命或许比你想的要近得多。

咱们现在的方位——充满了弱人工智能的国际

弱人工智能是在特定范畴等同或者超过人类智能/功率的机器智能,一些常见的比方:

现在的弱人工智能体系并不吓人。最糟糕的情况,无非是代码没写好,程序出故障,造成了单独的灾难,比方造成停电、核电站故障、金融市场崩盘等等。

尽管现在的弱人工智能没有要挟咱们生计的才能,咱们还是要怀着警惕的观点看待正在变得愈加庞大和杂乱的弱人工智能的生态。每一个弱人工智能的立异,都在给通往强人工智能和超人工智能的旅途添砖加瓦。用Aaron

Saenz的观点,现在的弱人工智能,便是地球前期软泥中的氨基酸——没有动静的物质,突然之间就组成了生命。

弱人工智能到强人工智能之路

为什么这条路很难走

只要了解创造一个人类智能水平的电脑是多么不简略,才能让你真的了解人类的智能是多么难以想象。造摩天大楼、把人送入太空、了解宇宙大爆炸的细节——这些都比了解人类的大脑,并且创造个相似的东西要简略太多了。至今停止,人类的大脑是咱们所知宇宙中最杂乱的东西。

并且创造强人工智能的难处,并不是你本能认为的那些。

造一个能在瞬间算出十位数乘法的计算机——十分简略

造一个能分辨出一个动物是猫还是狗的计算机——困难

造一个能打败国际象棋冠军的电脑——早就成功了

造一个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字,并且了解那些词汇意思的电脑——谷歌花了几十亿美元在做,还没做出来。

一些咱们觉得困难的工作——微积分、金融市场战略、翻译等,对于电脑来说都太简略了

咱们觉得简略的工作——视觉、动态、移动、直觉——对电脑来说太难了。

用计算机科学家Donald

Knuth的说法,“人工智能现已在简直一切需求考虑的范畴超过了人类,可是在那些人类和其它动物不需求考虑就能完结的工作上,还差得很远。”

读者应该能很快意识到,那些对咱们来说很简略的工作,其实是很杂乱的,它们看上去很简略,由于它们现已在动物进化的进程中经历了几亿年的优化了。当你举手拿一件东西的时分,你膀子、手肘、手腕里的肌肉、肌腱和骨头,瞬间就进行了一组杂乱的物理运作,这一切还配合着你的眼睛的运作,使得你的手能都在三维空间中进行直线运作。对你来说这一切垂手可得,由于在你脑中负责处理这些的“软件”现已很完美了。相同的,软件很难辨认网站的验证码,不是由于软件太蠢,恰恰相反,是由于能够读懂验证码是件碉堡了的工作。

相同的,大数相乘、下棋等等,对于生物来说是很新的技术,咱们还没有几亿年的国际来进化这些才能,所以电脑很简单的就击败了咱们。试想一下,假如让你写一个程序,是一个能做大数相乘的程序简略写,还是能够辨认千千万万种字体和笔迹下书写的英文字母的程序难写?

并且,咱们到现在谈的还是静态不变的信息。要想到达人类等级的智能,电脑必须要了解更深邃的东西,比方微小的脸部表情改动,高兴、放松、满意、满意、高兴这些相似情绪间的差异, 想想就很难吧?

咱们要怎样才能到达这样的水平呢?

通往强人工智能的第一步:添加电脑处理速度

要到达强人工智能,肯定要满意的便是电脑硬件的运算才能。假如一个人工智能要像人脑一般聪明,它至少要能到达人脑的运算才能。

下面是最常见的三种战略:

1、 抄袭人脑

就好像你班上有一个学霸。你不知道为什么学霸那么聪明,为什么考试每次都满分。尽管你也很尽力的学习,可是你便是考的没有学霸好。终究你决议“老子不干了,我直接抄他的考试答案好了。”这种“抄袭”是有道理的,咱们想要制作一个超级杂乱的电脑,可是咱们有人脑这个范本能够参考呀。

科学界正在尽力逆向工程人脑,来了解生物进化是怎样造出这么个奇特的东西的,乐观的估计是咱们在2030年之前能够完结这个使命。一旦这个成果达到,咱们就能知道为什么人脑能够如此高效、快速的运转,并且能从中获得灵感来进行立异。一个电脑架构模仿人脑的比方便是人工神经网络。它是一个由晶体管作为“神经”组成的网络,晶体管和其它晶体管相互衔接,有自己的输入、输出体系,并且什么都不知道——就像一个婴儿的大脑。接着它会通过做使命来自我学习,比方辨认笔迹。最开端它的神经处理和猜想会是随机的,可是当它得到正确的回馈后,相关晶体管之间的衔接就会被加强;假如它得到过错的回馈,衔接就会变弱。通过一段时刻的测验和回馈后,这个网络本身就会组成一个智能的神经路径,而处理这项使命的才能也得到了优化。人脑的学习是相似的进程,不过比这杂乱一点,跟着咱们对大脑研讨的深入,咱们将会发现更好的组成神经衔接的办法。

愈加极端的“抄袭”办法是“整脑模仿”。具体来说便是把人脑切成很薄的片,用软件来准确的组成一个3D模型,然后把这个模型装在强力的电脑上。假如能做成,这台电脑就能做一切人脑能做的工作——只要让它学习和吸收信息就好了。假如做这工作的工程师够凶猛的话,他们模仿出来的人脑甚至会有本来人脑的品格和回忆,电脑模仿出的人脑就会像本来的人脑相同——这便是十分符合人类标准的强人工智能,然后咱们就能把它改造成一个愈加凶猛的超人工智能了。

咱们离整脑模仿还有多远呢?至今停止,咱们刚刚能够模仿1毫米长的扁虫的大脑,这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元,听起来还差很远。可是要记住指数增加的威力——咱们现已能模仿小虫子的大脑了,蚂蚁的大脑也不远了,接着便是老鼠的大脑,到那时模仿人类大脑就不是那么不实际的工作了。

2、让电脑来解决这些问题

假如抄学霸的答案和模仿学霸备考的办法都走不通,那就干脆让考题自己解答自己吧。这种想法很无厘头,的确最有希望的一种。

总的思路是咱们制作一个能进行两项使命的电脑——研讨人工智能和修改自己的代码。这样它就不只能改善自己的架构了,咱们直接把电脑变成了电脑科学家,前进电脑的智能就变成了电脑自己的使命。

3、模仿生物演化

抄学霸的答案当然是一种办法,可是假如学霸的答案太难抄了呢?那咱们能不能学一下学霸备考的办法?

首要咱们很确定的知道,制作一个和人脑相同强大的电脑是或许的——咱们的大脑便是证据。假如大脑太难彻底模仿,那么咱们能够模仿演化出大脑的进程。事实上,就算咱们真的能彻底模仿大脑,结果也就好像照抄鸟类翅膀的拍动来造飞机相同——许多时分最好的规划机器的办法并不是照抄生物规划。

所以咱们可不能够用模仿演化的办法来造强人工智能呢?这种办法叫作“基因算法”,它大概是这样的:树立一个重复运作的体现/点评进程,就好像生物通过生计这种办法来体现,并且以能否生养后代为点评相同。一组电脑将执行各种使命,最成功的将会“繁衍”,把各自的程序交融,发作新的电脑,而不成功的将会被除掉。通过屡次的重复后。这个天然选择的进程将发作越来越强大的电脑。而这个办法的难点是树立一个自动化的点评和繁衍进程,使得整个流程能够自己运转。

这个办法的缺点也是很明显的,演化需求通过几十亿年的时刻,而咱们却只想花几十年时刻。

可是比起天然演化来说,咱们有许多优势。首要,天然演化是没有预知才能的,它是随机的——它发作的没用的变异比有用的变异多许多,可是人工模仿的演化能够控制进程,使其着重于有利的改动。其次,天然演化是没有方针的,天然演化出的智能也不是它方针,特定环境甚至对于更高的智能是不利的(由于高等智能消耗许多能源)。可是咱们能够指挥演化的进程超更高智能的方向开展。再次,要发作智能,天然演化要先发作其它的附件,比方改善细胞发作能量的办法,可是咱们彻底能够用电力来代替这额定的担负。所以,人类主导的演化会比天然快许多许多,可是咱们依然不清楚这些优势是否能使模仿演化成为可行的战略。

以上这些都会很快发作

硬件的快速开展和软件的立异是同时发作的,强人工智能或许比咱们预期的更早来临,由于:

指数级增加的开端或许像蜗牛散步,可是后期会跑的十分快

软件的开展或许看起来很缓慢,可是一次彻悟,就能永久改动前进的速度。就好像在人类还信奉地心说的时分,科学家们没法计算宇宙的运作办法,可是日心说的发现让一切变得简略许多。创造一个能自我改善的电脑来说,对咱们来说还很远,可是或许一个无意的变动,就能让现在的体系变得强大千倍,然后敞开朝人类等级智能的冲刺。

强人工智能到超人工智能之路

总有一天,咱们会造出和人类智能相当的强人工智能电脑,然后人类和电脑就会平等快乐的日子在一起。

即使是一个和人类智能彻底相同,运算速度彻底相同的强人工智能,也比人类有许多优势:

硬件上:

速度。脑神经元的运算速度最多是200赫兹,今日的微处理器就能以2G赫兹,也便是神经元1000万倍的速度运转,而这比咱们达到强人工智能需求的硬件还差远了。大脑的内部信息传播速度是每秒120米,电脑的信息传播速度是光速,差了好几个数量级。

容量和贮存空间。人脑就那么大,后天没法把它变得更大,就算真的把它变得很大,每秒120米的信息传播速度也会成为巨大的瓶颈。电脑的物理大小能够十分随意,使得电脑能运用更多的硬件,更大的内存,长期有效的存储介质,不光容量大并且比人脑更准确。

可靠性和持久性。电脑的存储不光愈加准确,并且晶体管比神经元愈加精确,也更不简略萎缩(真的坏了也很好修)。人脑还很简略疲劳,可是电脑能够24小时不断的以峰值速度运作。

软件上来说:

可修改性,晋级性,以及更多的或许性。和人脑不同,电脑软件能够进行更多的晋级和修正,并且很简略做测验。电脑的晋级能够加强人脑比较弱势的范畴——人脑的视觉元件很发达,可是工程元件就挺弱的。而电脑不光能在视觉元件上匹敌人类,在工程元件上也相同能够加强和优化。

团体才能。人类在团体智能上能够碾压一切的物种。从前期的语言和大型社区的形成,到文字和印刷的创造,再到互联网的遍及。人类的团体智能是咱们控制其它物种的重要原因之一。而电脑在这方面比咱们要强的许多,一个运转特定程序的人工智能网络能够经常在全球范围内自我同步,这样一台电脑学到的东西会马上被其它一切电脑学得。并且电脑集群能够共同执行同一个使命,由于异见、动力、自利这些人类特有的东西未必会出现在电脑身上。

通过自我改善来达到强人工智能的人工智能,会把“人类水平的智能”当作一个重要的里程碑,可是也就仅此罢了了。它不会停留在这个里程碑上的。考虑到强人工智能之于人脑的种种优势,人工智能只会在“人类水平”这个节点做短暂的停留,然后就会开端大踏步向超人类等级的智能走去。

这一切发作的时分咱们很或许被吓尿,由于从咱们的视点来看

a)尽管动物的智能有差异,可是动物智能的共同特点是比人类低许多;

b)咱们眼中最聪明的人类要比最愚笨的人类要聪明很很很许多。

所以,当人工智能开端朝人类等级智能靠近时,咱们看到的是它逐渐变得愈加智能,就好像一个动物一般。然后,它突然到达了最愚笨的人类的程度,咱们到时或许会慨叹:“看这个人工智能就跟个人类相同聪明,真心爱。”

但问题是,从人工智能的发展趋势的大局来看,人和人的智能的差别,比方从最愚笨的人类到爱因斯坦的差距,其实是不大的。所以人工智能的发展趋势到达了脑残等级的智能后,它会很快变得比爱因斯坦愈加聪明。

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