人工智能真的那么可怕吗?

作者:杰里·卡普兰 | 发表时间:2017-04-10 16:05:53 0 条评论

  杰里·卡普兰

  斯坦福大学教授,主要教授人工智能的社会和经济影响,最近出版了《人工智能的影响:每个人需要了解的事情》一书,牛津大学出版社出版。

  HBO(美国有线电视网络媒体公司)推出的《西方世界》中有个经常出现的桥段——训练有素的机器人对抗着创造它们的冷酷人类,但这仅仅是一个剧情反转吗?毕竟,诸如比尔·盖茨和史蒂文·霍金这些聪明人已经警告过人们,人工智能或许现在正朝着危险的方向而去,可能会威胁到人类的生存。

  不止这些人对人工智能表示担忧,欧洲议会法律事务委员会最近发表了一份报告,在欧盟内部呼吁智能机器人需要完成注册,如此一来就可以评估其伦理性质。“停止杀手机器人”行动——即阻止在战争中使用所谓的自动化武器,正在影响着联合国和美国国防部的政策。

  人工智能,似乎存在着公共认知问题。尽管毫无疑问,现在的机器可以完成很多之前人类才能完成的任务(比如玩围棋、开汽车),但这并不意味着它们本身变得更加聪明和雄心勃勃,因为,它们只是在做人类想让它们完成的事情。

  机器人时代正在到来,但却并不是为我们人类而来,因为它们没有“灵性”。机器并不是人,现在还没有强有力的证据证明它们正朝着有感知力的方向发展。

  几个世纪以来,技术熟练的工人不断被机器代替。然而,机器本身却不期待更好的工作、更丰厚的报酬。19世纪提花机取代了技术熟练的纺织工人,但是这些通过穿孔卡片编程就可以完成无数织物图案的机器并没有摧毁设计师和裁缝。直到20世纪中叶,我们仍然依赖最聪明的人们来做算法工作——计算机工程师曾经是一个极受尊重的工作。而现在这样的设备在贸易展会上就像促销品一样被分发赠送,我们中有数学头脑的人专注于更广泛的技能上,比如说统计分析。不久,你的汽车只需要一个指令就能够载你去办公室,但是,你不用担心当你在开会时,汽车会自己接几单Uber生意赚点油钱,除非你命令它这么做。

  人工智能使用一些强大的技术,但是相互之间并不像你所想的那样融合无间。早期的研究者根据规则来使用符号,这些对于证明数学定理、解决难题或布置集成电路等任务非常有用。但是对于其他几个标志性的AI问题——例如识别图片中的对象和把语音转换为书面文字,则很难破解。在机器学习的旗帜导向下,最近的技术正在应对这些挑战。机器学习程序从大量数据收集中提取有用的模式,比如应用在亚马逊和Netflix的推荐系统,优化谷歌搜索结果,在YouTube上写影评、人脸识别、交易股票、自动驾驶,以及其它许多有大数据沉淀的问题。但上述方法都不是智力的“圣杯”。事实上,这些技术是在“人工智能”的标签下相当尴尬的存在。现存的不同长处的方法,引发了人们的怀疑,它们中的任何一个是否可以作为一个普遍智力理论的基础。

  大多数情况下,媒体上宣传的人工智能成就并不能证明该领域有了重大改进。 2016年赢得人机大战围棋比赛的谷歌AlphaGo并没有比IBM的“深蓝”进化多少,在1997年“深蓝”击败了当时世界上的国际象棋冠军;当你驾驶时偏离车道,汽车自动发出蜂鸣声与汽车自动为你规划路线是截然不同的。这些令人沮丧的成就通常是把不同的工具和技术拼凑在一起。这就像一组很可能发生错误的乐器组合,让我们误以为这些工具越来越聪明,但实际并不是这样。

  关于人工智能的公开评论已经严重偏离现实,部分原因是该领域尚没有一致的理论。没有这样一套评估理论,人们很难衡量该领域的进展。现在所谓的进展则是一些人的猜测。 因此,我们听到的大多是那些最响亮的声音,而不是那些具有实质意义的话,关于“杀手机器人”的新闻报道则大肆横流。

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