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为什么说人工智能是一个大谎言(2)

2019年02月11日 18:27来源:未知手机版

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《危险边缘》上的沃森


这是另一个例子。2011年,IBM的沃森在电视智力竞赛节目《危险边缘》中击败了两届人类冠军。


准确地说,计算机并不能真正听懂问题,而是将每个问题转换成文本输入。但是,考虑到《危险边缘》游戏中的问题都是基于人类的习惯而设计的,采用了复杂而巧妙的措辞,并且涵盖了各种对话场景,而沃森能够一口气答对一个又一个问题,不得不承认,它是非常棒的“类智能”物体。


但是,需要说明的是,沃森之所以能够如此聪明,是因为它事先通过大量有标签的样例问题进行了学习:它的学习样本是从过去多年来电视问答节目上采集的25000个问题,且每个问题都给出了正确答案。


其实,最核心的技巧是把每个问题转换成“是/否”的预测结果。对诸如“某某是这个问题的正确答案吗?”的问题,回答“是”还是“否”。


如果你能回答一个这样的问题,那么就能回答所有类似的问题,你要做的只是不停地尝试上千种选项直到有足够的自信回答正确。举个例子,“亚伯罕·林肯是美国的第一任总统吗?”不是。“乔治·华盛顿呢?”是的!现在,机器就对这个问题有了自己的答案并且能够回答出来了。


能像人类一样交谈的计算机


同样,语言应用的另一个领域也需要大量的标签数据,那就是“机器翻译”。机器学习是通过学习大量有标注的数据实现的,例如英文翻译到日文的过程,计算机会学习到英文标注的语句文本,以及每个语句对应的日文翻译。


近年来,每个人都能在线使用的谷歌翻译,通过深度学习驱动的架构取代原来的底层方案,实现了翻译质量的进一步改善。


另一方面,掌握像英语这样的自然语言是人性化的标志,但也仅仅是人性化。对于我们的“硅谷兄弟姐妹”来说,如何流利地说出自然语言仍然是一个问题。而当我们人类理解别人的话时,在所有的单词以及一些逻辑语法规则的表象下,往往带有“常识和推理”。如果没有这个人类特有的技能,你就无法使用语言。


所以,人类和计算机交谈的希望和梦想会终将破灭。因为,很不幸,没有“像人一样交谈”这样的标签数据。你可以针对一个受限的、具体的任务获取正确的数据,像电视问答,或者回答一些人们希望Siri回答的有限范围的问题。


但是,“像人一样交谈”的一般性概念是一个无法被很好地定义的问题,计算机能够解决的只是能够被准确定义的问题。


所以,我们无法利用机器学习实现我们在很多科幻电影里看到的那些能够正常交谈的计算机,像终结者,或者星际迷航中友善的飞船电脑。你可以用英语和这些机器交谈,就像和正常人交谈一样。这很容易,你只需要成为科幻电影里的人物就行。


出自电影《2001太空漫游》


智能是主观的,所以AI没有真正的定义


现在,如果你觉得自己对人工智能还不够了解,那你错了。其实没什么好了解的,因为它很不真实,没有任何有意义的明确定义。人工智能作为一个领域,只是一个被幻想存在的东西而已。作为一个假定的领域,人工智能有许多矛盾的定义,其中大部分可以归结为“智能计算机”。我必须提醒你,不要在字典里查“自我参照”(self-referential),否则会陷入死循环。


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