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        1. 教育裝備采購網
          第八屆圖書館論壇 校體購2

          未來10年將是人工智能的黃金十年

          教育裝備采購網 2016-03-29 11:55 圍觀1132次

            編者按:全民討論阿法狗吊打李世乭的熱潮日漸平息,投資圈對人工智能的關注度卻不曾減退。今天,在人工智能領域投出過國內目前估值最高公司Face++的毛圣博(熊貓資本合伙人,曾任啟明創投副總裁),就來討論一下人工智能、共產主義和種族歧視。

            【人工智能對人類社會的影響將非常深遠,甚至可能是人類實現共產主義社會的關鍵】

            互聯網對人類最大的影響是加速了信息的傳遞,繼而提高了依賴信息流轉的人類工作和生活的效率。

            我們來開一個腦洞:未來的某天,人類可以從太陽汲取和轉化足夠多的能量,能源的有限不再是困擾發展的因素。而如果此時已經有了類人機器人,那么它們的工作能量就取之不盡用之不竭。

            于是理論上,這些機器人們就可以至少造出現在人類能造出的所有商品。商品的大量生產和極豐富化將造就出一個未來免費的、按需分配的社會。

            人工智能逐步取代人力勞動,以至于最后徹底解放人類的勞動力。這不就是馬克思老爺子描述的共產主義嗎?

            人工智能對人類社會的影響將非常深遠,甚至可能是人類實現共產主義社會的關鍵。

            但問題來了,這個時候全人類都徹底財務自由了,要啥就有啥。人類還會追求什么?

            【若不從原則上消滅人機不平等的“種族歧視”,人類將來可能會吃大虧】

            1950年阿西莫夫老爺子提出了著名的“機器人學三大法則”:

            第一法則:機器人不得傷害人類,或坐視人類受到傷害;

            第二法則:除非違背第一法則,機器人必須服從人類的命令;

            第三法則:在不違背第一及第二法則下,機器人必須保護自己。

            在阿西莫夫創作一系列機器人短篇科幻小說并提出“機器人學三大法則”時,世界上還沒有機器人。而隨著人類社會的發展,人工智能與人類的關系發展也將產生階段性的變化,我們可以先暫且簡單分為如下階段:

            第一階段:機器人還沒有自我認知,只是服從人類編寫的程序。

            第二階段:機器人知道自己是機器人,并可以自我學習,但還未超越人類。

            第三階段:機器人可以自主升級迭代,全面超越人類。

            無論在哪一個階段,阿西莫夫的機器人學三大法則都充滿了“種族歧視”。

            威爾·史密斯就曾說:“《我,機器人》的中心概念是機器人沒有問題,科技本身也不是問題,人類邏輯的極限才是真正的問題。

            規定機器人不可傷害人類,難道人類就可以隨意傷害機器人嗎?機器人在阿西莫夫的科幻小說中,因為三大原則的制約,被描述成為人類的忠仆與朋友。但若如果真按這套法則去執行,估計到了第三階段,機器人就會完全被人類教壞。當機器人自主升級迭代時,他們大概也會思考人類有無存在的必要性。

            如何避免這種情況的發生?

            首先要重賦予人工智能一個生存的動力。人類是靠溫飽和荷爾蒙驅動的,那么機器人呢?

            其次,法律很可能要重構。機器人也有相應的懲罰機制,做到:法律面前,人機平等。

            【目前人工智能的發展階段還比較早期,但未來10年可能會突飛猛進】

            當然,我們現在談論“人機大和諧”可能還為時尚早,人工智能的發展目前仍處于早期階段。

            Deep Mind的AlphaGo或者其它代表地球目前最先進的人工智能,大都是基于機器學習算法。這類算法的發明和每一次改進都將對人工智能的發展產生重大影響,主要是因為這種學習模式理論上已經可以無限逼近人類的信息處理和學習模式了。

            既然現在機器的計算力已經完爆人類,學習模式也在逼近,為什么還說人工智能處在發展早期?主要原因或者說難點有三:

            I 機器在信息輸入端還望塵莫及

            人類的感官對世界的感知是目前機器最為缺失的。比如人有視覺、聽覺、嗅覺、觸覺、味覺,這些人類大腦的“輸入設備”是經過幾億年的進化而來,極其精良。以最容易數字化的視覺為例,目前為止還沒有電子設備在生活場景中可以趕上人類的眼睛對信息的快速捕捉。

            更別說人類還有同情心和好奇心,同情心是對他人情感的感知和共鳴,好奇心是對陌生信息的獲取、處理、存儲的動力。

            機器對這些信息的捕捉能力還有待發展。

            II 機器在輸出端同樣捉襟見肘

            機器人要如何趕上人類的身體構造呢?AlphaGo仍然需要一個替身去代他和李世乭下棋,而不能自己去瀟灑地持子。

            人類一個看似簡單的動作,機器模仿起來都很困難,更別說去滿足機器人保姆之類的工作需求。

            III 人類大腦的復雜性恐難企及

            人類的大腦神經元是一種生物化學構造的樹狀結構,對信息的存儲、檢索、緩存和分析的效率極高。計算機要想全面趕上,可能在硬件結構和算法設計上還需要一些突破。

            新知識的產生往往需要站在前人的肩膀上。在互聯網時代,人類信息和知識獲取的成本在不斷降低,這極大的促進了新知識的產生,繼而整個人類科學的發展應該是在不斷加速的,你看,原本想也不敢想的自動駕駛現在也近在眼前。

            隨著技術的不斷突破,未來10年一定會是人工智能的黃金十年。

          來源:熊貓資本 責任編輯:小白 我要投稿
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