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通用人工智能的四大基本问题

2019年03月14日 01:06来源:未知手机版

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撰文 | 王培(美国天普大学计算机与信息科学系)

《返朴》重新出发,我的人工智能(AI)专栏也继续搭载。和以前的做法一样,我会把AI作为一个科学问题(而非技术或商业问题)来讨论,力图提炼智能、认知、思维、意识等现象中的一般规律,或者说探索在什么意义下计算机可以和人脑相提并论。和一般的科普不同,我写的更像是自己的“探险笔记”,因为这个领域仍处于百家争鸣时期,尚未有很多公认的“科学”结论来被“普及”。如果读者发觉我的“妄议”(或者“王议”)和别处看到的不同,可以想想哪种说法更有道理,而不是哪种更流行。由于很多话题彼此交织,我会引用我以前写过的文字(均存于https://cis.temple.edu/~wangp/Chinese.html)以避免重复。至于这个专栏的名称,自然不是说AI像《水浒》里的牛二,“满城人见那厮来都躲了”。这事以后会交代。今天以基本问题开篇,就是先把招牌挂出来,后面再陆续上货

——王培

像很多其它研究领域一样,人工智能的基本问题可以提炼成四个:“做什么?” “能做吗?” “怎么做?” “该做吗?” 下面是我对这些问题的简略分析。

研 究 目 标

我在《当你谈论人工智能时,到底在谈论什么?》(点击文末“阅读原文”查看,下同)中已经列举了“人工智能”名下五类不同的研究目标,而目前流行的“人工智能就是用计算机解决那些以前只有人脑才能解决的问题”就是其中的“能力派”。这一派的优势是通俗易懂,直接见效,但缺点是圈画得太大,以至于以前叫“自动化”“计算机应用”的工作现在都赶时髦改叫“人工智能”了。由于这种界定使得AI涵盖了大量完全不同的系统,在此范围内建立一个统一的人工智能理论的可能性甚微。

在《人工智能迷途:计算机的高技能等于高智能吗?》中,我介绍了“通用人工智能”的观念及其在历史中的浮沉。时至今日,这个词越来越多地出现在各种讨论中,但对其意义的理解仍有很多误区。比如一个常见的说法是把通用系统叫做“强人工智能”,而把专用系统叫做“弱人工智能”。这个区分不无道理(因为前者的目标远高于后者),但二者的区别其实不是能力的强弱(专用系统在能力上往往已经远胜于人),而是应用范围和工作原理,所以这种称呼会使人将二者间“质”的差别误判为“量”的差别,以为把各种专用系统整合在一起就是通用系统了。

即便在当前的通用人工智能研究者之中,对研究目的的确切设定也各有不同。有些人企图尽可能忠实地模拟脑结构,有些人企图在尽可能多的领域中取代人,有些人(包括我)企图让计算机遵循和人基本相同的“思维规律”。

有些读者可能会想,连基本概念和目标都没弄清还怎么研究,殊不知对很多复杂现象的准确刻画不可能发生在研究的开始,而会是研究结果的一部分,所以先“统一思想”是不现实的。另一方面,那种认为无需争辩“智能”定义,只需跟着直觉用法走就好的看法恰恰是目前这个领域中观念混乱的重要原因,也是不可取的。人工智能研究中的很多争论都可以回溯到对智能的不同理解,而这个问题又不能靠字典、权威或民意测验来解决。如果研究目标不一样,对其它相关问题的回答自然也就不会一样。在这一议题上尚无共识,恰恰更意味着我们应注意辨识不同的研究目标,而避免笼统地断言“人工智能”如何如何。

成 功 可 能

从“人工智能”“思维机器”等成为研究对象时起,这种努力的成功可能性就一直是有争议的。随着深度学习等技术的成功,目前流行话语中的人工智能(在某个具体问题的解决能力上达到或超过人类)的可能性不再是问题,但通用人工智能的可能性仍是受到广泛怀疑的。

对这个问题的肯定性论证即使在学术界认为大功告成之后的很长时间内仍不会被公众普遍接受,比如有人会坚持说它没有“灵魂”,不管它做到了什么。因此,我下面只简单说明为什么现有的否定性论证都是不能成立的。这里有几种不同的情况。

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