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關於人工智慧的未來,數學史教給我們的那些事

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每當一項引人注目的新技術出現,人們總是反應過度,急於想像它對社會造成的破壞。這一現象正發生在人工智慧(AI)領域。上個月我參加了South by Southwest(西南偏南藝術節),那裡的人們正在為Elon Musk最近的誇張斷言喋喋不休:AI將對人類帶來比核武器更為巨大的危險。一些經濟學家也發出了類似的警告,他們聲稱到2030年為止,自動化將使美國將近一半的工作崗位岌岌可危。災難預言者的聲明使得人心惶惶:Gallup(蓋洛普,一個以調查為基礎的全球績效管理諮詢公司)與Northeastern(美國東北大學)在一篇發表於三月的研究中提到,約四分之三的美國人相信AI毀掉的工作崗位將多於它們所創造的。

關於科技發展史的閱讀和我在科技前線數十年的工作經驗使我對這些言論表示懷疑。AI的確有可能成為一項技術巨變,但是這些巨變改變我們生活和職業所要花費的時間總是比人們通常想像的要長。所以,我們的社會有足夠的時間來通過法律法規、文化壓力和市場力量來決定這些轉變如何發生。舉個例子,我們在社交媒體技術上就在進行這樣的轉變。

自動化在數學中的悠久歷史提供了一個更加貼切的類比,通過研究自動化我們可以更好地知道AI與機器人形式的計算機化可能會如何影響其他類型的工作。如果你在擔心AI導致的大規模失業或者更糟的情況,想想這件事:為什麼計算機還沒有使數學家們被淘汰?

幾個世紀以來,「computer」這個單詞就是一個職位。從17世紀起,計算員就通過計算創建導航表、會計分類賬等等。最初的計算過程靠紙筆完成。到了20世紀六十年代,這些工人們有了計算尺和機械計算器的幫助,但是他們的職業仍沒有被完全取代。就像2016年的劇情片Hidden Figures(《隱藏人物》)中講述的那樣,NASA(美國國家航空航天局)非常依賴「人肉計算機」來為早期的宇航任務完成計算,就像片中的Katherine Johnson和她的非裔美國女性團隊。

今天,一塊智能手錶完成加減運算的速度比任何人都要快數十億倍。所以你可能會認為,21世紀的NASA不再需要任何人肉計算機。

但是你錯了。現在為NASA工作的程序員、數學家和計算物理學家的人數遠遠超過20世紀六十年代時受雇的「人肉計算機」的數量。儘管機器的能力已經提升了數十億倍,人類的工作沒有減少——它們在成倍增長。這個現象發生的原因告訴了我們很多關於智能的事情,無論是人類的還是人工的。

事實證明,人類智能不僅僅是某一種技巧或者技能——而是很多很多種。計算機擅長一種特定的數學:算術。求出一長列數字的和對人類來說困難重重,對計算機來說卻是小菜一碟。於是,當Excel之類的電子表格程序出現,並使得任何一個中學生都能瞬間算出一長串數字的總和之時,與數學有關的最枯燥和重複性的工作消失了。

但是數學問題多種多樣,很多在經濟上最重要的問題即使對最先進的計算機來說,也非常複雜且耗時。為了解決這些問題,你需要很多聰明的數學家和計算科學家來想辦法對計算機進行編程,從而儘可能高效地完成計算。

認為創新終會帶來災難的人經常會忘記一些事情,而這種情況就是一個典型的例子:在我們部署計算機的幾乎每一個領域,計算機的能力越強,我們會發現它們的用途範圍越廣。這個不斷增長的需求需要大量的人力和工作來滿足。

經濟學中的一條一般規律是,商品供應量的大幅增長將導致價格下跌,因為需求是固定的。

然而,這並不適用於計算機性能——尤其是對數學而言。供應的巨大增長反而刺激了需求,因為每一次原始計算能力的提升和每一種新的巧妙的軟體演算法都會帶來新的一類可以用計算機解決的問題。不過,前提是在人類的幫助下。

理論家已經證明,事實上一些數學問題是如此複雜,以至於要用計算機來解決它們總是具有挑戰性,甚至是不可能的。至少現在,有能力在計算很困難的問題做出創新的人們不必擔心失業。

這告訴了我們一些關於AI的重要信息。像數學一樣,智能不只是一個簡單的問題,例如模式識別。它是一個複雜程度差異顯著的巨大的任務群。到目前為止,AI最令人印象深刻的「智能」表演是在超人類水平上下象棋或者下圍棋的程序。對於人腦來說,這些任務是非常困難的,即使是最有才華的人也需要多年的練習才能掌握。

與此同時,許多對於我們人類來說最基本的任務,比如在崎嶇地形上奔跑或解讀肢體語言,對機器來說都是不可能完成的,無論是在今天還是在可以預見的未來。隨著人工智慧的升級,計算機比人類完成得更快或更準確的工作將會增加。但是一個同樣在擴展的工作範圍將留給人類,而它遠遠超出了自動化力所能及的領域。

(關於作者:

Nathan Myhrvold是Intellectual Ventures的多產發明人、共同創始人兼CEO。他曾任微軟首席技術官,並創立了微軟研究院。他擁有普林斯頓大學數學和理論物理學博士學位,以及數學經濟學碩士學位。)


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