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人工智能方面的論文(2)

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  人工智能方面的論文篇二

  人工智能的威脅

  如果《紐約時報》的報道屬實,當今的人工智能已經發展到令人無法想象的程度。比如,自動駕駛汽車;蘋果siri 智能語音能夠聽出你的聲音,幫你找到最近的電影院。IBM 公司最近剛剛推出一款“冒險”智能軟件取代了“沃森”系統用于醫療作用,最初是用于培訓醫學院學生,最終將運用于臨床治療階段。現在,幾乎不到一個月就有一款最新的人工智能產品問世。不過,其中有許多最新的發明還不成熟,據我之前的分析,目前我們仍然沒有發明出具有想象力,天然語言處理系統的智能,或是智能創造其他機器的能力,而我們在開發人類大腦的道路上已經停滯不前了。

  在某種程度上,支持者與反對者之間的區別就是時間期限。比如,未來學家、發明家雷蒙德・庫茲韋爾就認為20年智能就能研發出真正接近人類智力水平的人工智能。而我認為這個過程起碼現在,幾乎不到一個月就有一款最新的人工智能產品問世,而我們在開發人類大腦的道路上已經停滯不前了人工智能的威脅格力・馬庫斯/ 文 李雨蒙/ 譯需要20 年,尤其要考慮到創造常識(正常思維)的困難,發明人工智能的挑戰,還有軟件技術,都比庫茲韋爾預測的要困難得多。

  然而,從今往后的一個世紀里,沒有人會在意人工智能的發展需要多久,只會關心將會出現哪些先進的人工智能。或許在這個世紀末,人工智能就會變得比人類更加智慧――不僅可以解決國際象棋、瑣碎小事等等,基本可以處理所有的事物,無論從數學、工廠還是科學和醫藥。還剩下一小部分創造類工作留給人類,比如演員,作家或是其他創意類工作。最終的電腦系統可以完成自我編程,獲取大量的最新信息。我們這些“碳基生物”的模糊印象,他們能夠在分分鐘就分析處理完成,也不需要長時間的睡眠或休息。

  對于支持者來說,人工智能的未來充滿希望。庫茲韋爾就曾撰文發表自己一個大膽的設想,就是人類與智能機器結合,將人類的靈魂上傳到人工智能中,使我們的靈魂永生;彼得・迪亞芒蒂斯則認為人工智能是開啟“富裕時代”,擁有富足食物、水源、消費工具的重要因素。不過,反對者像埃里克・布林約爾松和我很擔憂機器人職業化和人工智能帶來的隱患,即使不去考慮高級人工智能對勞動力市場的影響,功能強大的智能機器也會威脅人類的生活,與人類爭奪有限的資源。

  大多數人把這種擔心看作是科幻小說里的蠢話――像《終結者》和《黑客帝國》這類。在一定程度上,我們需要未來很長一段時間做好打算,我們要擔心小行星會撞地球,化石燃料產量下降,全球變暖等問題,而不用擔心機器人問題。可是,詹姆斯・巴雷特的黑暗系新書《我們的最終發明:人工智能和人類時代的終結》,描述了一種嚴峻的情況,我們至少應該有所思考。

  如果機器最終取代了人類――正如在人工智能領域工作的人所堅信的那樣,真正的問題在于價值觀:我們如何把價值觀輸入機器中,當它們的價值觀與我們的價值觀發生了很大的沖突時,我們該如何和這些機器協商呢?牛津的哲學家尼克・博斯特羅認為:我們不能樂觀地假設,超級智能一定會分享人類的智慧和智能發展形成的價值觀――對科學的求知欲,對他人的關心和仁慈,精神啟發和沉思,克制物質占有欲,高雅的文化品位,對感受簡單生活的快樂,謙虛無私等等。或許通過專門的訓練,能夠創造出擁有這些價值觀的超級智能,或是珍惜人類財富和高尚道德的超級智能,或是設計者想要它擁有一些復雜目標的智能。這是可能的――可能從技術上說更簡單――打造一個能夠把最終價值都放在計算圓周率小數上的超級智能。

  英國控制論學者凱文・沃里克曾問道:“當機器不在我們人類所處的思維次元中思考時,你如何跟它理論,如何與它做交易,如何能明白它的想法?”

  如果說巴雷特黑暗系理論有漏洞的話,那就是他未經思考就提出的假設:如果機器人聰明到可以下棋,那它可能也會“想要制造宇宙飛船”――在任何足夠復雜,有目標驅動的系統中都是天生具有自我保護和獲取資源的本能。現在大部分機器都非常先進,比如,IBM公司的深藍系列電腦,但是目前它們還沒有顯示出想要獲得資源的興趣。

  可是,在我們感到沾沾自喜,確定無需擔心時,別忘了有一點非常重要:我們要意識到隨著機器越來越聰明,它們的目標也是會變化的。一旦電腦能夠有效地重新給自己編程,成功地提升自己的性能,達到所謂的“技術奇點”或“智能爆炸”,那么我們就不能忽視機器在與人類搶奪資源和自我保護的較量中會有勝過人類的風險。

  在巴雷特書中,最鮮明的觀點之一是來源于著名的系列人工智能企業家丹尼・希利斯,他把即將到來的轉變比作生物進化史上最重大的轉變之一:“我們現在達到的高度就像是一個單細胞有機體轉變為多細胞有機體的高度。我們是變形蟲,我們不清楚自己在創造的到底是個什么東西。”

  無論怎樣,人工智能的進步已經達到了我們從未想過的危險。德雷塞爾大學的電腦風險專家加格跟我說:隨著因特網時代的到來和大數據時代的爆炸,“人工智能已經收集了有關我們的許多數據,并輸入計算程序,做出預測”,“ 我們無法知道數據被收集的時間,沒法保證收集的數據信息是準確的,沒法更新信息,或提供必要的信息背景”。甚至在20 年前,幾乎沒有人會預想到這種風險。前方還會有怎樣的危險呢?沒有人真的知道,但是巴雷特提出的問題卻值得我們思考。

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