人工智能
通用人工智能 (AGI) 是人造机器的概念,它可以模拟人类大脑的大规模复杂内部运作。如果没有真正的生命,AGI 不仅需要实现视觉感知、语音识别、决策和语言之间的翻译,还必须适应环境并实现机器人的自由意志。这将要求机器从一次经验中学习并将该知识应用于以后的事件,这一切都是出于自己的意愿。真正的学习和理解人类在编程中的全方位认知能力是尚未获得的东西,但这并没有阻止人工智能开发人员尝试。或许他们终于找到了办法。
几乎所有引领世界技术探索的大公司都在不知疲倦地努力推动自动化领域的进步。对被称为人工智能 (AI) 的难以捉摸的概念不断增长的需求引发了科技巨头重量级人物之间的战争般的军备竞赛。Hanson Robotics、谷歌、亚马逊、苹果、Facebook 和 IBM 只是少数几个将赌注投入到这场所谓的科技战争中的公司。这些企业中的每一个都在努力成为真正的通用人工智能 (AGI) 的创造者。
AI的现代例子包括分时操作系统、自动驾驶算法、分布式处理、自动编程、代理系统、反射式编程、面向对象编程,以及非常聪明的Sophia(机器人),所有这些都源自极其复杂的算法的代码。事实上,如此复杂,以至于有人估计全世界只有 10,000 人拥有足够的经验和才能来完成 AI 发展的新壮举。由于只有几千家公司致力于人工智能,并且以他们目前正在推进的速度,他们很快就能够创建完全自主的系统的可能性很低。如果这些人工智能研究人员希望在这一领域取得进展,他们似乎需要一些帮助。
人工智能研究对高级程序员和经验丰富的工程师的需求造成了该领域专家的短缺。一些公司,比如谷歌,已经想到了填补这一空白的新方法。谷歌的新技术婴儿 AutoML 或自主机器学习就是这样一种新方法。AutoML 是一组计算机算法,可以通过分析数据来学习自己执行特定任务。谷歌的计划是利用这些算法来制作更多的机器学习算法。
同样,微软副总裁 Joseph Sirosh 最近推出了一款帮助编码人员制作深度神经网络的工具,这是一系列能够帮助 AI 领域研究人员的计算机算法。“我们正在消除很多繁重的工作。” 他说。这意味着代码正在制作可以读取其他 AI 代码并帮助修复它的 AI 代码。这也意味着人类和人工智能携手合作。
自技术时代开始以来,设计更多、更方便的人工智能形式的能力一直处于计算机科学研究的前沿,但迄今为止在创造 AGI 方面进展甚微,似乎使用人工智能来计算出更多的人工智能是唯一的解决方案。然而,并非所有人都同意这种方法。许多人认为,人工智能控制的机器人在许多工作中都难以完成。人工智能怀疑论者认为,一旦人工智能蓬勃发展,机器人将奴役全人类。另一方面,许多人证明了自动化完成对人类危险的工作的优势,并且许多人认为 AGI 不仅是不可避免的,而且非常有帮助。想象一下免费的全球公共交通,没有死亡风险。或者是在手术过程中从不犯错误的机器人医生。一些人甚至争辩说,人工智能最终将取代大部分工作场所。谷歌中国前总裁李开复,现任创新工场董事长兼CEO,说,未来十年,大约一半的工作岗位将消失,并被人工智能取代。
也许人类脑力和人工智能的巅峰之作最终会征服“真正的自动化”这个令人费解的理论。但是,人工智能会仅仅成为这个新时代的先驱吗?这个科技时代的进步会迫使人类做出什么牺牲呢?人工智能会是人类的福祉,还是会破坏我们的经济结构?就像 AGI 本身一样,这些问题的答案还很遥远。
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