近年来,人工智能越来越成为了人门热议的话题和重点,人们都在猜测人工智能是否回达到影视剧中的样子。近日,有媒体就发布报道,称AI只是人们的美好愿景,真正的AI可能永远也无法实现
近年来,人工智能越来越成为了人门热议的话题和重点,人们都在猜测人工智能是否回达到影视剧中的样子。近日,有媒体就发布报道,称AI只是人们的美好愿景,真正的AI可能永远也无法实现。
AI或许只是人们的美好愿景真正的AI可能永远也无法实现
据外媒报道,今年,人工智能这一概念成了当之无愧的大头条,科技界巨头们几乎一个不漏的都投身到了该领域的研究中去,而权威机构预测,明年小型公司也会一拥而上,在AI大潮中遨游,人类仿佛已经手持万能钥匙站在人工智能世界的大门外,打开大门可能会掀开人类历史新的一页,也有可能会万劫不复。
不过,事情的进展真的如我们想象中那么快吗?你确定人类拿的钥匙能打开这扇门?
其实最担心AI到来的是像马斯克和霍金这样的反AI派,在他们眼中,AI的发展伴随着巨大的风险,如果现在不采取行动,未来这些机器人可能就会毁灭人类。霍金教授还危言耸听的表示:“AI的发展可能会成为人类丧钟。”他们甚至认为2030年AI就会进化出自我意识。
不过,现实是我们离真正的AI,也就是那种像人一样有自我反应,能动态发展和学习的强悍人工智能“生物”还很远。如果要给“远”这个形容词加个定义,100年可能都不够,也许人类还需要1000年,或者我们永远也拿不到那把理想中的万能钥匙。
具体原因如下:
智能并不能等同于理想中的超级智能
真正的AI,或者说超级智能,会拥有人类全部的认知能力,这包括自我意识、情感和意识等。
牛津大学AI研发专家波斯特姆还是一位哲学家,他将超级智能定义为“在几乎所有领域都能超越人类最聪明的大脑,它们的科学创新、智慧和社交技巧都无人能及。”而现在的AI只能在某一领域超越人类,如在围棋上击败李世石的AlphaGo,如果将其用在别的项目上,就有些捉襟见肘了。
虽然研发人员已经通过AI技术打造了神经网络来模拟人类大脑理解、分析信息和产生概念的过程,但他们自己也搞不清楚其中原理,神经网络为什么会这样解读一些信号呢?
从科学的角度来看,现在的神经网络只不过是一堆公式和数学计算,它们呈现的是数字的形态,而人类大脑可没有这么简单。
“我可没看到任何迹象,人类离那个奇点还远着呢。”纽约大学计算机科学家戴维斯说道。“虽然AI能战胜世界上最棒的棋手并出色的完成一些特殊任务,但从常识、想象力、语言和直觉等能力上,它与七岁的小孩还差着几光年的距离呢。”
这样看来,造成马斯克和霍金如此恐惧的原因,就是他们没能认清真正人工智能的面目。由于对技术发展过于乐观,他们反而变得悲观起来了。
我们对于智能和超级智能的理解有限
“要想带领人类触到这一奇点,仅仅是让现有软件运行速度加快是远远不够的。”微软联合创始人保罗·艾伦2011年写道。“我们需要打造更加智能的软件,而打造这样先进软件的基础是人类对自我认知能力的理解,但现在我们在该领域只是知道点皮毛而已。”
因此,在人类完成对自身智能和意识的探索前,恐怕真正的人工智能不会诞生。而大多数的脑科学研究人员都同意两个观点:一是我们现在不知道智能到底是什么,而是我们不知道意识到底是什么。
此外,神经科学和相关研究人员也无法给人类智能下个定义,因为在不同的研究领域,它会生出完全不同的意义。
最近,人工智能专家给智能下了一个定义,称其为学习、模式识别、展示情感和解决分析问题的能力。说实话,这个定义只是讲述了认知行为的某些方面而已,它根本无法概括智能这一复杂的概念。
如果我们自己都不知道智能为何物,又怎么去创造所谓的人工智能呢?
人类大脑过于复杂,无法复制
要想复制人类大脑并理解其工作原理,研究人员必须尝试对大脑进行克隆,或者打造一个类似的系统。
人类大脑拥有1000亿个神经元,而连接它们的神经突触更是高达1万亿个。因此,即使人类能掌握制造神经元的技术,恐怕也无法在短期内再造整个大脑,因为它的生物结构是在太复杂了,即使我们将这一框架搭建完成,也不知道怎么理顺大脑中的意识和智能,这样的大脑只是个空壳罢了。
如果我们连再造人类大脑的能力都没有,又如何去打造比人类还要聪明的超级智能呢?
计算能力有限
人工智能概念的火爆也炒红了量子计算这一名词,仿佛借助该技术人类就能在AI领域取得大跃进。
量子计算机确实是未来的大势所趋,它能解决现有电脑计算性能不足的问题,而科技巨头们也已在该领域布下重兵。不过,量子计算机现在对于人类来说还很神秘,它是一头很难驯服的巨兽,因为研究人员必须熟悉量子力学的古怪属性才能正确给量子计算机编程。
此外,如今其计算能力也并非谷歌口中那么强悍。想要攻克难关,我们还需要很长时间。
想实现真正的AI,人类的步伐还不够大
诚然,科技确实有能力实现人类无法想象的跃进,这样的奇迹在工业革命后早已屡见不鲜。不过,由于知识上的鸿沟,我们对自身的理解还处在初期阶段,而这一因素肯定会阻碍人工智能的发展。
现实很残酷,我们眼中的先进技术和真正的人工智能中间其实隔着很远的距离,要想完成这一步跨越,恐怕需要无数时间的堆积。
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