《AI的25種可能》：人工智能背后的故事

如果人工智能是故事，那么背后的故事更令人深思?！?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/AI/">AI 的 25 種可能》所提出的觀點，將會更好地推動人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

本書核心內(nèi)容概述

《AI 的 25 種可能》集結(jié)了包括史蒂芬·平克、朱迪亞·珀爾、丹尼爾·丹尼特、邁克斯·泰格馬克等 25 位計算機科學(xué)家、心理學(xué)家、物理學(xué)家、科技史學(xué)家的前沿洞見，AI 的 25 種可能，就是人類未來的 25 種可能。

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本書提供了跨學(xué)科視角的人工智能發(fā)展洞見，尤其睿智地指出，人工智能不僅需要更有智慧的科技屬性，更需要本身固有的善良本質(zhì)。
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因此，在本文中，靠譜地討論人工智能會怎樣改變商業(yè)的面貌，減少了戲劇化的猜想。

AI 讓新技術(shù)=新感知

在人工智能出現(xiàn)之前，控制論大行其道。這是維納在 1948 年的奠基性著作中闡述的一種理念，意指自動的、自我調(diào)節(jié)的一種控制。
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從那往后，人們開始把大腦比作計算機在接下來的另一個 20 年里，當(dāng)我們把計算機連成互聯(lián)網(wǎng)時，大家才意識到大腦不是一臺計算機，而是一個計算機網(wǎng)絡(luò)。
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關(guān)于 AI，單純“智商”的迭代是可能的，基于這種可能性，如何教會它“情商”才是最大的挑戰(zhàn)。
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關(guān)于 AI 對藝術(shù)的影響，藝術(shù)本身包含很大一部分的不確定性，而這種有關(guān)于藝術(shù)的不確定性并不是隨機產(chǎn)生的。這是現(xiàn)階段 AI 無法理解的鴻溝。
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但毫無疑問，AI 必然會推高藝術(shù)表達的效率，人們也許將會面臨一個藝術(shù)表達過剩的明天，但黃金時代的黎明來源于此。
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物理生命層面，AI 的發(fā)展，也許會讓我們期待永生，但此刻我們深知死亡的無力，這種無力感讓很多平常事體現(xiàn)出美好和珍貴，而非無聊的重復(fù)。人性來源于此，而非永生之后每年選擇格式化某個分區(qū)尋求刺激。

AI 趨勢總體概覽

2019 年 AI 的 25 個趨勢總體可以分為基礎(chǔ)框架、體系架構(gòu)和應(yīng)用三類。其中應(yīng)用又分為智能預(yù)測、自然語言處理與合成和計算機視覺三類。
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對于這 25 個重要的 AI 趨勢，CB Insights 采用 NExTT 框架，使用行業(yè)采用率和市場優(yōu)勢兩個維度進行分析，分為實驗階段、過度階段，必要、的和緊迫性四個象限。每個象限的評判標準為。
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實驗階段：除了早期創(chuàng)業(yè)公司之外，沒有被廣泛采用;

過度階段：公司合作意愿，市場機會的不確定度;

必要性：廣泛的行業(yè)基礎(chǔ)，客戶采用度和投資;市場接納度;

緊迫性：大型可行的市場預(yù)測;值得注意的投資活動;不穩(wěn)定 / 不確定的應(yīng)用。
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必然的 AI 趨勢：開源框架、人臉識別、醫(yī)療成像與診斷、預(yù)測性維護、電子商務(wù)搜索、膠囊網(wǎng)絡(luò)、新一代假肢、AI 臨床試驗、生成式對抗網(wǎng)絡(luò) GANs、聯(lián)合學(xué)習(xí)、高級醫(yī)療保健生物學(xué)、自動索賠處理、假貨識別、后臺辦公自動化、綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)、增強學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、自動駕駛、作物監(jiān)測、網(wǎng)絡(luò)安全識別、藥物研發(fā)等方向。

探討人工智能未來好與壞

認知心理學(xué)家史蒂芬·平克反對悲觀的末日語言，他認為那些預(yù)言源自于心理偏見。機器對社會造成的危險不來自機器本身，而來自人類如何看待它。
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邁克斯·泰格馬克從物理學(xué)家的角度表示，智能不獨屬于人類，所以通用人工智能的出現(xiàn)只是時間問題，現(xiàn)在的關(guān)鍵問題在于讓 AI 能理解、采納和保留我們的目標。
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塞思·勞埃德則認為，人們對深度學(xué)習(xí)等方法的期待要適度，雖然 AI 有了長足的發(fā)展，但機器人“還是不會系鞋帶”。
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這種對征服的恐懼來自對智能的模糊理解，其模糊之處在于將智能歸于一種存在之鏈和尼采式的權(quán)力意志，而不是根據(jù)信息、計算和控制對智能和目的進行的維納式分析。
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但是這些場景混淆了智能與動機、信念與欲望、推理與目標、圖靈闡明的計算和維納闡明的控制。
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即使發(fā)明了超人智能機器人，但是這些目標與智能無關(guān)，因為聰明并不等同于一定要追求某些東西。沒有任何一個復(fù)雜系統(tǒng)定律表明，智能主體一定會變成無情的自大狂。
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邁克斯·泰格馬克認為，通用人工智能的真正風(fēng)險不是它的惡意，而是它的能力。這表明，我們僅僅看到了智能的冰山一角，存在這么一種驚人的可能性：也許我們能釋放出自然界中所蘊藏的全部智能，利用它來幫助人類繁榮發(fā)展，或掙扎求生。
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人工智能也是一樣的，它會被廣大企業(yè)和消費者用在數(shù)不清的實際用途上，其中大多數(shù)用途談不上好也談不上不好，但其累積效果是無法預(yù)見的。
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在我們思考人工智能的未來時，關(guān)鍵是不要把自己放在一個道德的高地上，而是要像現(xiàn)實世界的每一個趨利避害的人一樣思考。

計算的未來是模擬

模擬計算和數(shù)字計算之間沒有精確的區(qū)別。一般而言，數(shù)字計算涉及整數(shù)、二進制序列、確定性邏輯和被理想化為離散增量的時間。
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而模擬計算涉及實數(shù)、非確定性邏輯和連續(xù)函數(shù)，以及存在于現(xiàn)實世界中的連續(xù)時間。
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許多系統(tǒng)在模擬和數(shù)字之間轉(zhuǎn)換運行。一棵樹將各種各樣的輸入整合成連續(xù)函數(shù)，但是如果你砍倒那棵樹，你就會發(fā)現(xiàn)它一直在用數(shù)字方法計年。
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在模擬計算中，復(fù)雜性存在于網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)而不是代碼里。信息被處理為諸如電壓和相對脈沖頻率之類的值的連續(xù)函數(shù)，而不是對離散的位串的邏輯運算。
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因為不能容忍錯誤或模糊，數(shù)字計算需要隨時糾正錯誤。而模擬計算可以容忍錯誤，允許錯誤的出現(xiàn)。
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從物流到車流再到意識流，所有這些系統(tǒng)都按照統(tǒng)計運行，就像脈沖頻率編碼信息在神經(jīng)元或大腦中處理一樣。智能的出現(xiàn)引起了智人的注意，但我們應(yīng)該擔(dān)心的是控制的出現(xiàn)。

共享語言就是共享一種本質(zhì)

在人工智能時代,當(dāng)我們有能力以機器能夠理解的語言來表達自己的意愿,乃至習(xí)慣于運用機器能夠聽懂的語言來實現(xiàn)自己的目標時,我們就需要共享機器語言,以編碼的方式來描述愿望和目標。
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如此一來,我們就需要學(xué)習(xí)編程,以便擴展我們的本體論前景。問題在于,當(dāng)我們改變了用來描述愿望和目標的語言時,也就相應(yīng)地改變了我們的愿望和目標本身,這是我們在智能化人類文明未來必須要面對的深層次本體論問題。
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因為人類的語言是人類歷史所固有的,是我們的生理、心理和文化所蘊含的長期演化的產(chǎn)物,而機器人所能理解的語言是程序化的人工語言。
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因此,機器賦予人類語言意義的能力是極其有限的,人類不能與運用人類語言的機器進行隨機應(yīng)變的機敏對話,也不能完全用自然語言描述機器所遭遇的數(shù)據(jù)世界。

結(jié)尾

人類的愿望與目標是人類建構(gòu)的,超越了自動化與智能化的范圍。從機器模擬人的功能意義上來看,我們對通用人工智能人的向往與追求,已經(jīng)全方位地向人類發(fā)出了必須徹底反思自身及未來文明走向的強烈信號。