人工智能
(文章来源:CDA数据分析师)
目前大多数活跃在人们眼前的人工智能实际上都是弱人工智能。弱人工智能通常是一种自动化传统人类工作的软件,并且在大多数情况下,它在效率和耐力方面优于人类。例如,在今天,我们可以向我们的智能手机询问天气并期待它准确的预测。
自动化成为弱人工智能没有硬性要求的一条快速的路线; 机械工具导致计算机的出现,软件开发也导致了弱人工智能的诞生。但是现在人类可以做一些弱人工智能无法做到的事情; 我们可以学习新的知识。我们可以使用比较和创造性思维来解决我们以前从未遇到过的问题。人类创造力的某些方面甚至尚未被完全理解和开发,这使得它们难以编程。
人工智能如果想要进行复杂、细致入微的对话,达到可以冒充人类的级别,那么就需要当时当场解决所出现的问题。它需要解决之前从未听到过的口音,并且通过上下文理解词汇,并创造出一些它自己从来没有表达过的语句。
具有解决新问题能力的人工智能就不是狭义的人工智能。理论上来说它可以解决任何问题。因此,它被称为通用人工智能或人工通用智能。机器学习是自1959年以来就一直存在的术语,意味着狭义的人工智能可以根据新的数据重新更改软件。机器学习已经有多种使用方式,例如识别异常信用卡的使用以通知用户潜在的身份盗用。
心理学,神经科学和哲学等领域的学术研究正在研究人类学习的方式,以阐明人类学习过程的过程。基于人类行为心理学的强化学习,允许一个狭义的人工智能通过反复试验来教授自己,并且在最近取得了一些成功。谷歌的Deep Mind已经创建了一个人工智能,它可以通过机器学习教自己学习玩视频游戏。AGI的发展变革正在迅速地发生,许多人认为真正的通用人工智能即将到来。
考虑AGI的另一种方法是将其视为通过策略解决新问题的方法。人工智能领域的最大突破之一是Deep Mind的Alpha Go,这种算法在围棋上击败了人类玩家。围棋比国际象棋要复杂得多,围棋的棋盘结构排列组合可能比可见的宇宙中原子的总数还要多。人工智能不可能通过蛮力解决游戏中的问题; Alpha Go教会了自己在游戏中学习的策略。
众所周知,人类意识难以定义和解释。为了创造一种意识,并且这个意识是要基于软件,那么人类首先需要了解意识。不然人们很难朝着一个非常不明确的目标前进。然而,大多数人认为这是技术发展的方向。对于许多人而言,任何有意识的人工智能都是非常复杂的自动化,基于这一争议,这些人可能认为有意识的人工智能都是唯一应该被称为人工智能的人工智能。
你可能会听到真正的人工智能这个词。但是有些人认为这是不可能的,直到我们可以正确的定义什么是意识之后,这场辩论才有可能解决。尽管目前还没有人能实现具有自我意识的人工智能,但是抢先研发出人工智能这场竞争已经被比作了核军备竞赛。
有些人,比如Sam Harris或Elon Musk,警告说人工智能可能是非常危险的,因为我们无法正确评估比人类具有更可靠记忆和处理能力意识的非人类的安全性。无论是否危险,创造有意识的人工智能的竞赛正在进行中。谷歌的Deep Mind或中国的搜索引擎百度都在机器学习场景方面取得很大的进展,他们声称机器学习将会是有意识的人工智能诞生的导火索。
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