机器到底会成为人类的奴仆还是主人?也许你该重新认识“人工智能”了

机器到底会成为人类的奴仆还是主人?人工智能领域近些年呈现了非常迅速的增长,在帮助人类免去许多繁杂的劳役之苦的同时,也给人带来了一些困惑和担忧。面对未来会到来的知识革命,人类真的做好准备了吗?

让我们先看一张图片,这里面的人对于整天混迹互联网和玩手机的你认识几个?知道他们是干什么的?

1956年8月,在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·闵斯基(Marvin Minsky,人工智能与认知学专家)、克劳德·香农(Claude Shannon,信息论的创始人)、艾伦·纽厄尔(Allen Newell,计算机科学家)、赫伯特·西蒙(Herbert Simon,诺贝尔经济学奖得主)等科学家正聚在一起,讨论着一个完全不食人间烟火的主题:用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。会议足足开了两个月的时间,虽然大家没有达成普遍的共识,但是却为会议讨论的内容起了一个名字:人工智能。因此,1956年也就成为了人工智能元年。这就是AI人工智能的由来,而上图就是达特茅斯会议的科学家们。

他们在几十年前研究的话题包括:自动计算机、如何为计算机编程使其能够使用语言、神经网络、计算规模理论、自我改造、抽象、随机性与创造性等各个方面,经过几十年的研究发展,我们现在看到的各种高科技产品都跟这场会议有关。在这个会议上,麦肯锡与多位专家激烈讨论,最终将“人工智能(Artificial Intelligence)”确立为这一门新学科的名称。在几天的讨论中,这些在数学、逻辑学和信息学领域的专家同时也讨论了人工智能、神经网络等问题,会议后大家分别回到自己的大学把新的想法吸收创新,不但使其大学成为了人工智能研究的重镇,也为后来人工智能学科的发展奠定了基础。

直到1997年,IBM的计算机“深蓝”才成功战胜了人类国际象棋的世界冠军。到了2016年,人工能“AlphaGo”才战胜人类的围棋冠军。而时至今日,也没有人工智能能够胜任人类的一切工作。因此在上世纪70年代,政府对于这些无法兑现预言的专家非常失望,纷纷减少了对人工智能领域的经费投入,人工智能领域的研究也陷入的低谷。尽管发展一个能够胜任人类所有工作的计算机是一件十分困难的事情,但利用计算机强大的计算能力和信息存储能力,让计算机在某一个领域超过普通人的水平是不难实现的。因此,专家系统应运而生。专家系统在设计时能够收集大量的专业知识,并且根据一定的程序,进行计算、分析、预测等功能。由于信息产业和互联网的普及,机器学习作为一种学习大数据背后的规律的方法成为了人工智能研究的主流,尤其是后来深度学习的发展,让我们重新看到了人工智能的希望。当然,也引发了人们的担忧,随之而来的是各种技术、哲学、伦理上的讨论。

不过我们目前基于逻辑和计算的智能被称为“弱人工智能”。“弱人工智能”是在某一方面能够表现出智能或者说看起来像是智能,而不希望研究出与人类相同的智力和思维。例如,图像识别、语音识别方面的人工智能,这些人工智能只能在特定的领域(图像识别领域和语音识别领域)具有智能。尽管目前图像识别和语音识别人工智能也具备了自我学习能力,但它们只会在自己的领域中去学习,而不会像人类那样产生自己的好奇心,从而去探索全新领域的内容。

虽然弱人工智能的名字中带有一个“弱”,但实际上,弱人工智能的实力可不容小觑。目前的主流研究都集中于这一类弱人工智能的研究上,且产生了巨大的研究突破。比如Google公司研究的能够战胜人类顶尖高手的围棋机器人Alpha Go也是一款“不弱”的人工智能;在千万张人脸中一眼就看到目标人物的人脸识别软件也是弱人工智能(交警的“海燕”系统)(火车站的人脸识别);能够自己穿梭于亚马逊物流仓库中并且在电量不足时找到充电桩自动充电的物流机器人,以及能够看清路况自动将人员安全送到目的地的自动驾驶汽车,都是属于弱人工智能。

弱人工智能为我们的生活带来了极大的便利,并且能够最直接的将研究成果应用到生产生活的实践中,因此各国对于弱人工智能的研究都投入了巨大的经费。相对“弱人工智能”的是“强人工智能”。尽管科学家们所希望的就是创造一个具有和人类一样能够独立思考具有自己的人格的人工智能,但这个方面的研究一直没有突破的进展,强人工智能还只能存在于科幻与文学作品中,例如《机器姬》里的艾娃,《超能陆战队》中的大白。制造一个强人工智能就意味着制造了一个能够独立思考的生命体,这一难度是可想而知的。因此,也有不少的宗教学者、哲学家反对强人工智能的研究。如果说强人工智能是现代都市里的摩天大楼,那么目前人类在人工智能方面所取得的进展只能相当于原始人所穴居的洞穴,从当今的弱人工智能向强人工智能的发展还有很长的路要走。

不过近十来年,全世界都对人工智能投入了大量的精力和金钱做深入的研究,我们相信有可能某个时间,人工智能科技产品会突然飞跃发展,我们从此会一下步入强人工智能时代。不过我们也要提前考虑到科幻小说中常常把人对机器的猜疑描述成没来由的非理性行为甚至是灾祸的根源,但现实中这样的不信任其实是有理由的:人和机器的决策方式并不相同。关于未来技术变革的几大思考,我觉得相当值得深思:

新的科技必要有双面性,必要时也许会付出一定代价。人工智能的高智能处理工作的效率会取代相当一大批劳动力,甚至有可能需要获取一些隐私来完成,那么这些数据一旦泄密会怎样?或许也不用担心,智能黑客远比人工黑客更有效率性,未来智能黑客彼此之间共享信息已不再是稀奇事,加上AI将特有的情感性,甚至有可能鄙视或者歧视人类的一系列思考方式和成果。新技术带来的职业变革,人工智能对于开发者来说是一笔巨型财富,那么另一面就是它会取代海量的底层技术人员,迫使人类去改变,去做AI无法做的一部分事情,但根本问题应该是国家对税收、福利、养老、教育等一系列进行变革,保障他们的生存,然后再把底层技术岗位压力转移到AI身上,平衡人类和AI和谐共处。

机器会思考将会颠覆人类的又一哲学精神层次,也许今后人类将不再是地球上最聪明的生物。我们用思维穿越宇宙层次,不仅仅是知识的穿越,而是大量通过宇宙能量,思考能量。或许很久以后大家不相上下的时候,人类会对当初是自己发明了AI表示仅存的骄傲。新技术不是天然秩序的一部分,而是人来创造力的产物。从农业社会到工业时代到互联网时代、如今的共享经济时代,未来AI的出现将进入不可未知的大突破技术革命时代,我们今天用到的一些列东西未来将会被替代,从而转换为不可设想的超便捷环境。新的技术会带给我们益处,但如管理不当也会造成虚假和危险隐患。总之,任何结果都应前期由人来领导和承担责任。

而我们需要理解每一项科学研发总在试错中成长的。或许人类并不擅长预测长远的未来,甚至科学家们不清楚新技术将会把我们带到何方。新技术也许大部分是需求的产物,或者玩乐的产物,同样伴随着,有可能是根本意想不到的成果。无意识造就有意识的结果,或者相反。总之一切不可预知又新鲜有趣。值得提醒的是,人类在开发研究新产品的同时应该对每一次结果予以负责。AI除了取代人工劳动力,更多的是对未来经济的影响,未来将会有更多人在“零工经济”下工作,如果不很快刷新自己的知识和技术,将会迅速被淘汰。

机器到底会成为人类的奴仆还是主人?人工智能领域近些年呈现了非常迅速的增长,在帮助人类免去许多繁杂的劳役之苦的同时,也给人带来了一些困惑和担忧。面对未来会到来的知识革命,人类真的做好准备了吗?

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