人工智能会超越人类成为世界霸主吗?-超越人工智能霸主人类
小盛 06-08 08:16:57 137
不会的,即使人工智能再发达,也不会像科幻电影里演的,不会成为世界霸主的。因为人工智能始终要面对的两个障碍是:直觉,发散思维。
首先,就比如鲁迅先生调侃的,看见了胳膊就想到了性。虽然有点扯淡,却正是人类征服世界的巨大武器。人工智能都是程序控制的机器,程序规定了行为的准则,无法自己形成罗辑思维,很难主动去做事 。
即便在未来,人工智能可以代替人类完成许多工作,但科学研发、律法裁决等依然是人类的领域,前者涵盖了发散思维,后者则更是需要面对复杂的人性,及对法律、社会等的综合考量。
人工智能会取代一些人们在工作,基于“五秒钟准则”,李开复预测,翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作,未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代。同时,他也认为,大部分工作将转变为新的工作形式。
在股票交易市场上,普通交易员作为中间人,根据买家或卖家的指令完成交易操作和信息录入。对于一桩交易能否成交,他们只需要关注具体数字和市场行情就能做出判断,基本上每个独立判断花两三秒就能做出,今天的自动化技术和人工智能技术足以完成这类简单的、中介性质的工作。因此,当下各大股票交易市场里传统交易员正大幅让位于计算机。
驾驶汽车的时候,人类司机根据路况所做出的判断都是人脑可在短时间内处理完成并立即做出反应的。汽车驾驶这项工作需要的快速感知外界环境、快速判断并响应的能力,人工智能可以做得更快更精准,因此李开复认为,汽车驾驶工作终将被自动驾驶技术全面替代,这还将使驾驶安全提升一个等级。
有些工作即便对人来说决策过程超过五秒,但仍可以被取代,比如医生根据病人的化验结果进行诊断,一个医生无法在几秒钟内完成的,计算机视觉技术和人工智能医疗技术却能做到。李开复表示,未来人工智能可以代替一部分医生的工作,快速完成基于数据或影像的初步病情筛查。
就全人类的工作进行一个粗略的估计,李开复预测,约50%的人类工作会受到人工智能的影响。那么目前正身处这些易被取代的行业的人们应该如何应对呢?“要往深度思考,要跨领域,要知道人工智能的限制是什么。”李开复表示,人工智能是在单一领域基于大数据进行客观判断的系统,因此人要做的是往战略型、跨领域的方向进行更深入的思考。
但是人工智能是由人类创造的,不会成为霸主。
人工智能永远不会超越人类成为世界霸主!因为人工智能是人类制造出的为人类服务的工具,其所有的技能均是人类“给予”的,即使是让很多人感到害怕的人工智能“自主学习”功能也是可控的,且远远不如人类大脑。所以完全不必恐慌,人工智能绝不可能超越人类成为世界霸主!
每每谈起人工智能,我总是难免听到这样的问题。提问者都很认真,他们的担忧一定程度上源自各路专家的自问自答,其中包含很多当今世界上最聪明的人,例如史蒂芬-霍金(Stephen Hawking)、伊隆-马斯克(Elon Musk)、麦克斯-泰格马克(Max Tegmark)、山姆-哈里斯(Sam Harris)和比尔-盖茨(Bill Gates)。
他们都相信,这番场景很有可能变成现实。而在最近的一场关于人工智能问题的研讨会上,一个由9位大咖组成的委员会一致认同,这种超人类人工智能已经不可避免,而且并不遥远。
然而,那些认同超人类人工智能最终将会接管世界的人,内心其实都有5个假设。然而,如果对这5个假设展开细致分析就会发现,这其实都是“无稽之谈”。这些说法未来或许会成为现实,但目前还没有获得证据支撑。关于超人类智能将快速崛起的5大基本假设如下:
1、人工智能已经开始超越人类,而且正在以指数级速度发展。
2、我们可以开发出像自己一样的通用人工智能。
3、我们可以把人类的智能集成在硅片上。
4、智能可以无限强化。
5、一旦开发出超级智能,它就可以为我们解决多数问题。
与这些似是而非的说法相对的是,我反而认为以下5种看似异端邪说的观点能够获得更多的证据支撑。
1、智能并非单一维度,所以“比人类更聪明”这种概念本身就没有意义。
2、人类并没有通用思维,人工智能同样不具备这种能力。
3、在其他媒介上模拟人类思维将会受到成本因素的制约。
4、智能的维度并不是无限的。
5、智能只是推动科技和社会进步的诸多因素中的一项而已。
如果关于超人类人工智能接管世界的预期,完全基于5个没有证据支撑的关键假设,那么这种想法也就无异于宗教信仰。也就是说,这只能算是一种“神话”。我针对这5项假设提出的5种针锋相对的说法都有充分的依据,接下来的段落中将会详细展开。我将以此证明,超人类人工智能的说法只不过是一种“神话”。
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关于人工智能最常见的误解其实来自对自然智能的普遍误解。很多人认为,智能是单一维度的,这种理解其实并不正确。多数技术人员往往会像尼克-博斯特罗姆(Nick Bostrom)那样绘制智能进化图谱——他曾在《超级智能》(Superintelligence)一书中把智能描绘成一种单一维度、呈现线性发展的东西。
例如,一端是低智能的小动物,另外一端则是高智能的天才——感觉智能就像是可以用分贝来量化的声响一样。当然,如果认同这种观点,自然就可以对其进行扩展,认为智能的强度还会进一步增加,并最终超过我们自己的高智能状态,成为一种超强智能,甚至最终爆表。
这种模式就像阶梯一样,一层一层逐级递进,每一个层次的智能都比前一个层次更加进步。低等动物位于我们之下,而智能更高的人工智能必然位于我们之上。具体发生的时间并不重要,重要的是等级——也就是衡量智能优劣程度的指标。
但这种模型的问题在于,这只不过是一种像进化阶梯一样的错误观念而已。在达尔文进化论诞生之前,人们也认为自然界是呈现阶梯化发展的,低等动物低于人类。即便是在达尔文进化论诞生后,这种阶梯化进化理论仍然十分盛行。这种理论认为:鱼类进化成爬行动物,然后进化为哺乳动物,再进化为灵长类动物,最终进化出人类,每一级都比上一级进步一点(自然也会更聪明一些)。所以,智能阶梯与物种阶梯相互平行。但实际上,这两种模型都不符合科学观念。
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