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斯坦福教授說,人工智能和聰明無關(guān),其本質(zhì)是大數(shù)據(jù)




計算機真的比人聰明嗎?


杰瑞·卡普蘭說,當人們打開維基百科查看“人工智能”的定義時,會看到其中表述人工智能(英文簡稱AI)的本質(zhì)是計算機的理論和系統(tǒng),那些原本需要人類去完成的工作,包括像語音識別、視覺感知、決策和不同語言之間的翻譯等,都將逐步被人工智能所取代。


然而杰瑞·卡普蘭并不完全同意這個說法,他認為人工智能是人類生活過程中工作流程不斷自動化的一個延續(xù)。在他看來,“人工智能未來會導致人類完全失業(yè)”的觀點太過偏狹?!爱斘覀兪褂盟阉饕鏁r,人工智能很快就能給予我們需要的答案和結(jié)論,它在在短時間內(nèi)閱讀大量網(wǎng)站和圖書信息的能力是任何一個人都做不到的。但這并不是說搜索引擎在完成這個工作的時候,就顯得人類無能了。這只能說明人類與機器各取所長?!?杰瑞·卡普蘭舉例說,以前在美國,數(shù)學計算和運算是由專業(yè)的人承擔的,人們將這些人稱為計算師?,F(xiàn)在,即便沒有通過長期、精密的訓練,人們只需要花費極少的費用買一臺計算機就能完成過去需要很多計算師完成的工作。“計算機及計算機系統(tǒng)進行運算要比人類快得多,但我們難道會因此就認為計算機更聰明?”他反問。




杰瑞·卡普蘭指出,對比人類學習和機器學習的過程,可以發(fā)現(xiàn)其中存在巨大的差別。如果人們要教一臺機器識別貓,可能需要給那臺機器提供超過100萬張貓的圖片,它才能學會;但人類不一樣,即便是一個3歲的小女孩,只要有人告訴她“這是貓”,她可能馬上就學會識別了。不過,杰瑞·卡普蘭也提到,在過去幾年里,機器學習取得了巨大的進展——因為通過大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析,計算機學會了尋找不同事物之間的相關(guān)性。正是因為機器與人類截然不同的學習模式,使得大眾眼中的人工智能和現(xiàn)實社會中所應(yīng)用的人工智能有極大的區(qū)別。人工智能不會像科幻作品所想象的那樣與人類奪權(quán)。


會下圍棋就代表機器是智能的嗎?


卡普蘭認為,也許隨著技術(shù)的發(fā)展和時間的推移,機器智慧在特定的應(yīng)用領(lǐng)域會逐漸成熟,但這不意味著普通通用性的機器智慧會有極大的推進;或者說,人工智能就像一撮有魔力的金粉一樣,撒在計算機上,讓那些安裝的程序、新技術(shù)越來越好用了,但人工智能的本質(zhì)是一門工程學科,和大家平時所接觸的土木工程、電力工程沒有本質(zhì)區(qū)別。如果完成不同的任務(wù)使用的是不同的工具,那它們就不是同一種工具越來越智能的版本。




很多人擔心,機器人或人工智能是否會占領(lǐng)人類就業(yè)的“高地”,這種情況確實也已經(jīng)在現(xiàn)實中發(fā)生了:在包括證券交易所、農(nóng)場等在內(nèi)的很多場所,已經(jīng)有大量機器人出現(xiàn)。“但這并不是因為它們很聰明,而是因為用它們工作成本更低、生產(chǎn)效率更高、生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量更好,而且不會犯錯。機器是沒有獨立的目標或目的的。”卡普蘭說,人類給機器編程,使其會下象棋、圍棋,并不就代表機器是智能的。現(xiàn)階段,人工智能基本是在人所創(chuàng)造的框架下去做人給它布置的任務(wù),去調(diào)一些參數(shù)和解決方案,它還沒有自我開創(chuàng)的能力。人工智能對未來勞動力市場的真正改變是改變工作的性質(zhì)?;谧詣踊倪^程就是用資本代替勞動力的過程,人工智能將加速技術(shù)性失業(yè)。如果一項工作中要完成的任務(wù)非常簡單、具體,那種工作就會受到威脅。但卡普蘭認為不管技術(shù)發(fā)展到什么程度,需要在變動環(huán)境中做決定的工作還是更有賴于人,人類總有三大類工作很難被機器所取代:第一類是關(guān)于情感表達、需要人與人之間的溝通和慰藉的;第二類是需要成熟的藝術(shù)技能的,比如作為一個小提琴家;第三類是定制服務(wù)工作。


“一個非常好的人工智能公司往往是靠大量數(shù)據(jù)的滾動,而且強大的公司會越來越強,能將數(shù)據(jù)的累積、迭代和自動標注形成一個良性循環(huán)。這是過去的創(chuàng)業(yè)者從來沒有思考過的問題,而現(xiàn)在變成了一個特別核心的問題?!?杰瑞·卡普蘭提醒。




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