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為什麼說人工智慧仍是個愚蠢的東西?還得怪人類

OFweek機器人網訊:曾經人工智慧只能在科幻小說作家和編劇的作品中出現,而現在人工智慧正穩步踏入現實世界。最近,我們看到人工智慧在與人類的競爭中越發脫穎而出,從比專家更強的閱讀能力,到在撲克錦標賽上取得勝利,人工智慧正不斷的戰勝人類。


但是,似乎所有人都在加入人工智慧潮流,我們想知道這項技術到底有多先進。Cortica是一家依賴人工智慧技術發展的形象識別公司,我們向Cortica的創始人Igal Raichelgauz提出了一個問題:為什麼人工智慧仍然是一個愚蠢的東西?


以下是他的回答。

人工智慧一直缺乏足夠的智能,因為它獲取信息的能力並沒有現實環境的限制。人類智力受到我們的生理條件和我們自然進化過程的限制,但人工智慧在理論上可以繼續發展和提升智力,而不受外界條件的限制。人工智慧「智能」真正局限性在於我們的能力。儘管如此,人工智慧現在可以完成多項事務的能力,遠不及人類和其他生物有機體的能力。


例如,儘管在過去五年中深度學習已經取得了顯著的進步,但這些技術完全沒有達到一個真正的人對圖像的理解能力。人工智慧系統也會產生一些錯誤的判斷,它們無法理解上下文信息,有時也會忽略一些微小的細節。當然,也有一些方面,比如數字計算、下圍棋等,如今的人工智慧已經超過了人類的能力。但事實仍然是,人工智慧仍然無法完成人類最瑣碎的任務,那就是與現實世界互動,感知自然信號。這表明人工智慧系統不過是比較強大的計算機罷了,它的名字是個具有誤導性的頭銜。

為什麼說人工智慧仍是個愚蠢的東西?還得怪人類


對於人工智慧來說,要想達到人類智能的高度,最重要的是要在人類幾千年來一直擅長的事情中脫穎而出。因此,在這個超越過程中,視覺理解和智能導航能力的提升比玩撲克更合適。在這類自然任務中,將人類智力與人工智慧相匹配,將使人工智慧無限接近我們的智慧。


要理解這一里程碑式的鴻溝,我們必須深入研究生物系統與深度學習技術之間的差異。


機器學習人工智慧的創造者誇口說,機器可以自己學習和處理數據。但實際上,機器學習技術遵循的是一種自上而下的方法,是不允許他們自行做某事的。


在自上向下的體系結構中,人工智慧首先要系統接受培訓,即它的演算法被開發出來,並顯示出巨大的相關數據集。只有這樣,才能將這些知識應用到新數據中。深度學習系統被貼上訓練數據的標籤,直到他們能夠成功地輸出新數據。機器只有在成功推斷出問題的正確答案時,才會得到停止的指令。深度學習機器是利用許多層次的演算法來構建的,這些演算法利用許多抽象層次來處理數據。這些自上而下的系統已經取得了巨大的成就,但是它們對訓練的依賴使它們變成複雜的機器,而不是智能的機器。


機器模仿

人類大部分學習都是在沒有監督的情況下進行的。從他們出生的那天起,孩子們就會不斷吸收他們所接觸到的大量信息,並學會理解這個世界,進而能夠知道如何駕馭這個世界。要擁有與人類相匹敵的智力,機器必須模仿人類自下而上的學習和理解的方式。如果沒有訓練、參數或數據集,它們的演算法和結構將能夠引入數據,處理數據,並通過自己的方式來理解它。按照邏輯學習模式,智能機器是能夠進行理解和學習的,它們可以通過歸納、結合語境和利用自己的創造力來學習。


在合作創立Cortica之前,我曾加入以色列理工學院的一支神經學家和工程師團隊,目的是了解大腦皮層如何運作,並設計出一種可以模仿這一過程的機器。儘管我們在如此複雜的問題上投入大量的計算能力,但限制我們系統層數的決定,在構建無人監督的學習和計算機視覺AI方面取得了成功。


如今,Cortica的系統可以在自己的內部區分不同的信息,並創造出相似的數據,然後用網路上已經存在的信息來給它們貼上標籤。真正的智能技術的出現,將從根本上改善我們推動一些最重要的技術創新的方式,並使我們能夠利用看似無窮無盡的視覺數據。


如果人工智慧的發展是模仿人類的過程,那麼它的確可以超越人類的智力。我們沒有理由限制更先進的人工智慧的發展,但我們必須給它樹立一個正確的框架。


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