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科幻片中機器人屠殺人類場面還需要多久能成真


文/光明日報駐東京記者 張冠楠


近年來,「人工智慧」通過各個領域逐漸被人們所認識,彷彿大家兒時的一些科幻夢想很快就能實現了。但事實真的是這樣嗎?誠然,當下機器人迅速發展,人工智慧在我們的生活中扮演重要角色這是未來趨勢,但並不會很快發生。即便機器人進化速度驚人,但它們還是有些「死腦筋」,現階段想要讓他們勝任所有工作,還有些力不從心。


艾倫人工智慧研究所相關人員就曾表示,教電腦閱讀並回答相關問題現在都還是個不可能完成的任務。舉例來說,在閱讀了八年級的科學課本後,電腦只能回答對60%的相關問題。教電腦理解一個句子甚至比讓它在圍棋上戰勝世界冠軍都難,電腦在解決模稜兩可問題的能力上還有著較大的缺陷,它們太死板了。邏輯決策層需要大量的數據和演算法來支撐,但是在人工智慧領域,98%的演算法是開源的,大家主要是在拼數據。


科幻片中機器人屠殺人類場面還需要多久能成真



然而,對於人工智慧的定義也是相對模糊的。製造一台機器,通過數據整合和分析產生預測,以幫助人們實現精準決策可以稱之為人工智慧。製造一台機器,然後去代替人也可以稱之為人工智慧。早在20世紀60年代就有科學家開始進行人工智慧的研發,並發明了可以做數學應用題的機器人、能夠人機對話的機器人。到80年代,日本又出現了專家級系統計算機,幫助企業和政府進行決策。進入21世紀,又出現了下圍棋的數字機器人。人工智慧的目標和技術隨著時代的發展在不斷地變化,人工智慧到底是用來幹什麼的?


人工智慧作為一項新的工具,是可以幫我們解決很多問題的,其適用面也較廣。利用人工智慧可以有效地代替人類做一些煩瑣的、重複性的工作,也可以成為人類娛樂的一種方式。

歐美、日本的人工智慧發展較為迅速,與之相比,國內的技術水平還停留在一個任務型的水平,即你讓機器人訂票、打電話沒有問題,但是要跟機器人聊天,體驗則很差。


與此同時,對於進行人工智慧開發的公司來說,盈利才是他們能夠繼續推進人工智慧開發的動力。但是,目前來看自動駕駛、計算機視覺、智慧城市以及智慧醫療等等人工智慧尚沒有帶來直接的商業價值。這其中,一方面是因為現有人工智慧的設計方案都較為笨重、單一、昂貴。例如,谷歌推出的圖片識別系統「谷歌大腦」,是由上千台計算機組成的,需要數十個研發人員操作,投入和產出不成比例。去年十分出名的AlphaGo,設備也十分昂貴,難以形成規模化生產。另一方面,人工智慧的技術需要長時間在實驗室進行研發,但在這個追求「短平快」的年代,人才培養也出現了斷檔,很多人很難掌握人工智慧技術,這也間接阻礙了人工智慧的發展前景。


人工智慧的未來還有很長的路要走,這是一個不爭的事實。而在這個過程中,如何將人工智慧細化成內容、數據、硬體、演算法等各個小的領域,然後集中精力各個突破,將是決定人工智慧發展速度與發展規模的重中之重。不用擔心,未來幾十年你的工作還不會被機器人搶走,而科幻片中的一些恐怖場景也不會立刻發生。

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