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usdt充值(www.caibao.it):展望人工智慧的手艺,我们需要遵照的10 条原则

admin2021-09-20240

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在对AI的未来做出展望时,必须遵守一些规则,以免被认为是「胡说八道」。不管你想用什么样的方式、形态或者形式展望AI未来,都需要思量以下几条原则。

1.在短期内我们会高估人工智慧所能到达的效果

阿玛拉定律的第一部门(人们总是高估一项科技所带来的短期效益)跟这个数位时代最相关,由于我们总是会被那些夸张的头条新闻和点击诱饵吸引,尤其是AI所引发的自动化方面的新闻。

简直,一直以来都有大量的研究项目对自动化导致失业问题做出了林林总总的展望,但这些展望的差异有上万万之巨,甚至在类似的时间框架下对比也是云云。这种展望是不负责任的,由于未来的立法可能会把其中的一个展望用作新执法的基础,以是展望必须接纳准确的计算方式。实际上,对于大多数工人来说现在还用不着恐慌:自动化会泛起三波差异的浪潮,而我们现在还刚刚站在第一波上。由于有了透过机械学习训练而来的「基础」AI,以是数据剖析和理论上简朴的数位义务也许已经过时了,然则在未来几年内这种情形不太可能有进一步的生长。

在写AI方面的文章时,不要被夸大其词冲昏头脑,以免被那些更懂行的人(显然也是受人尊重和钦佩,你应该起劲成为的人)归类成有一个狂热分子。

2.从历久看,我们又会低估人工智慧所能施展的作用

这有把我们引向了硬币的另一面。科幻兴趣在对未来30到50年举行剖析时往往不能完全接受未来的不确定性。这一样平常有三方面的缘故原由:一是有太多的不能展望性,二是缺乏足够的想像力,以及对展望缺乏一种「我死之后」(après moi, le déluge)的态度。

1950年代那时刻的人以为,一切可以发现的器械都已经被发现出来了,对于AI我们仍然会继续看到这种态度。是,机械学习似乎只能走得那么远了:事实上,人工智慧的突破已经很少,而且似乎需要的资金、数据和运算能力也越来越多。人工智慧的最新希望主要是工程上而不是科学上的,甚至不过是些修修补补而已。然则,透过重修逾越了「反向流传」和「深度学习」的模子来让AI焕发新生并不是人力所不能为。

手艺施展作用的方式一向都是这样的:逐渐地,然后突然间。没有人知道未来会酿成什么样,以是我说要玩就玩大的,要嘛就回家。这是业余的手艺展望者有可能展望对的唯一方式。不管怎样,到2040年的时刻,大多数对2060年的疯狂展望似乎都市变得怪僻而过时的。

3.摩尔定律未必适用人工智慧

虽然我们可能会喜欢上面提出的看法,但通往未来的门路有可能是坎坷不平的,而且绝不是可以展望的。

我们不能指望依赖摩尔定律之类的器械去看透水晶球内里的器械。就像前面所说那样,大多数(若是不是所有的话)对AI的现代应用都是机械学习的产物,这跟大多数科幻影戏所设想的AI都相去甚远。实际上,机械学习是件相当乏味的事情。这项手艺自1990年代以来就一直存在,而且它的理论条件自1970年代就最先了。那现在的AI新在那里呢?新在大数据、储存能力以及运算能力的提高和连系。以是,任何爆发式和指数式的手艺改善的想法都是没有根据的。

在泛起一些令人兴奋的新手艺之前,我们可能会阻滞数年。以是,请不要把所有的展望鸡蛋都放进同一个AI篮子内里。

4.讨论AI的时刻准确地用词很主要

一样平常来说,克拉克第三定律似乎异常适用我们对AI的讨论方式:任何异常先进的手艺,初看都与邪术无异。但这不是事实,跟事实差得远了。这种说话上的失败在将来有可能会成为一个问题。

就像前几篇文章提到过那样,人工智慧的用词一直在弥赛亚式的梦想与对天下末日的幻象之间纠缠不清,对「超然」,「使命」,「传道者」以及「先知」之类的词汇都举行了重新诠释。马斯克本人2014年的时刻甚至说过:「人类生长一样平常人工智慧跟召唤恶魔等同」。这些夸张的词汇跟那些不知道该说什么好的人没什么划分,就像爱因斯坦和霍金曾经做过一样,只能在一个熟悉的形而上的词汇内里追求呵护。

只管伪装成理论学说的提倡项目可能仍然有用,但我忧郁我们可能会因此对AI发生错误的想法,由于我们使用的语言已经过时且不顺应现实。一旦涉及到魔术之后,任何盼望或畏惧的效果都可以容易推导出来。换句话说,也许我们需要少研究一点人工智慧的「智慧」部门,多思索一下「人工」那部门。

在展望AI的时刻,请使用准确的词汇,以免那群疯子把你推举为新的邪教首脑。

5.人工智慧远没有人类的智慧壮大

而且不会连续很长的时间。

比方说,围绕着普遍主题举行的开放式对话还没有任何希望。据称是人工智慧能力市场领导者的Google(有着更多的研究人员,更多的数据以及更壮大的运算能力),只能发生一种能够根据异常特定的剧本预约餐厅或理发师的人工智慧。在经常需要仍共输入介入的自动驾驶汽车方面,最近也只能得出类似的结论。

一个人可以明白A对B对C的看法是什么。就处置规模而言,这至少还需要数十年的时间机械才气实现。但从人类的角度来看,这不过是闲聊而已。正是由于自身存在缺陷,人类反而变得更好,由于推断、说谎和掩饰自己的真实意图是没法透过数据学到的。

对AI做出短期和中期展望时,不要把人工智慧跟人类智能拿来类比。这看起来很愚蠢。

6.人工智慧不是凭空泛起的

作为AI的「造物主」,控制机械人的影响力(不管到头来它的影响力是若何的平庸)是我们的责任,但无论若何,机械人的影响可能是事实。这主要可以透过辨识出对适当、道德、负责任的框架的需求以及哲学界限来实现。尤其是,需要 *** 的介入,由于企业不太可能为了社会利益而放弃利润。

那些展望AI未来状态的作者必须住手用那种这是不能避免的方式来讨论潜在的结果。这会影响那些对自己的数据的使用方式,对机械人方面的规则,以及任何足够先进的AI的道德规范可以也应该有发言权的人的判断力。

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要高声说出来。要呼吁举行适当的管制。去投票。所有这些都市以这样或者那样的方式对AI发生影响。不要让矽谷说他们的发现是「价值中立」的。他们开发了它,可以(也应该)在需要的时刻对其举行修复。

7.不要像好莱坞那样

这个天下不太可能在短期内看到自己的HAL / SHODAN / Ultron / SkyNet / GLaDOS带来末日启示录。然则,影戏给人的感受似乎是这件事情在我们有生之年就会泛起。

《人造意识》(Ex Machina) ,《我,机械人》(I, Robot),《攻壳机动队》(Ghost in the Shell),《成人天下》(Chappie) ,《她》(Her), 《瓦力》(Wall-E),《人工智慧》(AI),《2001太空周游》(Space Odyssey),《银翼杀手》(Blade Runner)……这些作品都表明来好莱坞把智力和智慧给混淆了。AI没法无视对它的程式编辑。这根本不能能。「机械有灵魂」不是说没可能,但只能以意想不到的快捷方式泛起,比方说AI可能会行使Atari游戏内里的bug来作弊。这是意外,但基本都在机械的程式之内,这一点也突出表明晰需要对演算法有更好的明白。

好莱坞还忽视了软体和硬体之间的差异。是,我们有了可以在西洋棋这个项目上击败人类的人工智慧,然则人类赛后可以回家品茗,自己做点IKEA家具,可以去踢足球。那机械人能走吗?你知道那些拙笨的机械人要花多少钱吗?好几百万!

为了跟好莱坞版AI引发的无限恐惧奋战,我们需要领会什么是人工智慧,什么不是人工智慧。人工智慧成为怪物的可能性异常低。好莱坞已经是怪物了。不要被它的圈套蒙蔽了。

8.我们不想要像人一样的AI

我们不仅没法做出自己的天网(SkyNet),而且可能永远也不想做这样的器械。

只管通过图灵测试对于机械(以及做机械的工程师)来说无疑构成了一个有趣的挑战,但这实在并不是AI的目的。由于做AI的是我们。人工智慧研究想要开发出可以感知环境并乐成实现特定目的的程式,而且在许多情形下,这个目的都不会是冒充成人类。

实际上,冒充人类只会带来一个邪恶的效果,这就是为什么我们应该对任何声称能够做到这一点的公司保持警惕的缘故原由所在。做出能够辅助人类而不是模拟人类的器械要有利可图得多。

若是制造机械的公司没法找到合乎道德的方式来提供可观的投资回报的话,那制造出可以模拟人类的机械又有什么用呢?

9.大多数的CEO实在跟你一样疑心

下面几段引文可以完美地说明许多CEO在行业发生巨变时所遭受的损失有多大:

当亚历山大·格拉汉姆·贝尔(Alexander Graham Bell)给西联汇款行长卡尔·奥顿(Carl Orton)开价10万美元提供电话使用权时,奥顿答道:

「我们公司可以拿这个电子玩具来干什么呢?」

几年后,(1943年)IBM总裁托马斯·华生(Thomas Watson)开顽笑说:

「我以为全天下也许只有五台电脑的市场。」

厥后只管市场简直扩大了,数位装备公司(DEC,Digital Equipment Corporation)的创始人Ken Olsen也紧随华生的后尘,他在1977年的时刻说:

「没有人愿意在家里放一台电脑。」

以及这条我的最爱:2008年在被问到串流媒体的问题时,百视达(Blockbuster) CEO Jim Keyes高声地宣布:

「不管是RedBox照样Netflix,在竞争方面都我们都没有看在眼里。」

人工智慧会改变的不是一个行业,而是会改变所有行业,有时刻是大规模的改变,有时只会改变一点点。若是你跟我一样也是战略照料的话,请务需要异常注重自己的说话。若是你的对话者问你什么是反向流传演算法的话,最好从头最先最先你们的对话。要异常慢。

10.人工智慧没法解决所有问题

只管人工智慧会改变所有的行业,但这绝不意味着它会改变一切并拯救天下。如前面所述,我们对AI的能力过于高估了,并往往会赋予它之前没有的品质。

全球饥饿、战争、疾病、全球变暖······所有这些仍然是我们人类的责任,任何人要是推卸责任都应该感应羞辱。在让机械人为我们解决所有问题之前,我们需要先做出自己的起劲:为我们已往所有的这些低效率开脱实在是太容易了。

归根结底,人工智慧不过是社会,社会的胜利以及不平等的一面黑镜而已。也许,只是也许,人工智慧研究为我们带来的最好的收获不是对手艺有了更好的领会,而是对我们自己有了更好的领会。

网友评论

8条评论
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