【網(wǎng)易智能訊 8月12日消息】根據(jù)瑞士神經(jīng)學家、 Starmind聯(lián)合創(chuàng)始人PascalKaufmann的說法，人工智能今日遭遇困境，這是因為如今的公司都把人腦比作電腦。然而，大腦對信息的處理、知識的檢索，以及對記憶的儲存并不能像電腦那樣運作。

人工智能與大數(shù)據(jù)無關(guān)

“當企業(yè)聲稱利用人工智能來支持下一代產(chǎn)品時，他們在潛意識里指的是大數(shù)據(jù)、邏輯分析以及自動化的交叉領(lǐng)域。如今所謂的人工智能，通常只是將程序員的個人智力濃縮到源代碼之中，”曾在美國國防部高級研究計劃局從事機器人工作的Kaufmann說到。

“我們不應(yīng)該需要看3億張照片才能判斷某事物是貓、牛還是狗。”智能與大數(shù)據(jù)無關(guān)，而是與小數(shù)據(jù)有關(guān)。你看到一只貓，如果能像孩子一樣抓住并提取貓的本質(zhì)特征，從而以后見到貓就能夠識別，這才叫做智能。

AlphaGo不是真正的人工智能

谷歌旗下DeepMind開發(fā)的AlphaGo，精通人類所尊崇的、最苛刻的戰(zhàn)略游戲—圍棋。Kaufmann對此表示，創(chuàng)造AlphaGo奇跡的并不是“真正的人工智能”。“AlphaGo使用的技術(shù)能夠預測未來10到20個潛在的動作，這并不是成功應(yīng)戰(zhàn)的最高戰(zhàn)略布局，”他說，“所以這項測試只是典型的基于規(guī)則的戰(zhàn)略，而不是真正的人工智能。”

Kaufmann認為人工智能將在并未編程的情況下作弊。根據(jù)他的說法，機器在游戲規(guī)則之外制定策略的能力才能夠反映出是否是真正的人工智能。此外，他堅稱，“人類行為或人工自動化的能力并不一定說明機器變得更聰明。”以水泵為例。你可以用一個水泵收集水，而不是從河里取水。但這并不是人工智能。它只是手工工作的自動化……人類層面的人工智能應(yīng)該是能夠?qū)π碌那闆r有所預見的。”

我們距離真正的人工智能還有多遠？

Facebook計劃建立一個大腦-計算機交互界面，而埃隆·馬斯克計劃將人腦與人工智能相結(jié)合，這不禁讓人們好奇，我們距離開發(fā)真正的人工智能還有多遠。盡管如此，Kaufmann相信，在我們真正推進這一領(lǐng)域之前，還需要對“大腦代碼”進行破解。他說這只能通過對神經(jīng)科學進行研究來實現(xiàn)。

今年早些時候，DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis在一篇論文中也表達了類似的觀點，他認為人工智能和神經(jīng)科學領(lǐng)域需要重新建立聯(lián)系，而且只有通過挖掘自然智能，我們才能開發(fā)出人工智能。“許多公司都在對他們的資源進行投資以建造更快的計算機……我們需要對大腦運作原理給予更多的關(guān)注，理解它是如何運轉(zhuǎn)的……而不僅僅是復制/粘貼信息，”他說。

人工智能利弊兩分

Kaufmann承認自己并沒有答案，但當他發(fā)現(xiàn)像馬斯克和扎克伯格這樣的知名企業(yè)家對人工智能的看法竟會反差如此之大時，認為這也是非常“有趣的”。今年7月，穆斯克和扎克伯格彼此互相誹謗，前者警告稱，“邪惡的人工智能”如果沒有得到恰當?shù)谋O(jiān)控和監(jiān)管，就會毀滅人類，而后者則樂觀地表示，人工智能有助于提高人類的健康，比如在疾病惡化致命之前診斷疾病。

“一個對人工智能十分警惕，而另一個則認為人工智能看起來很迷人……和其他所有技術(shù)一樣，人工智能利弊兩分，”Kaufmann說。他認為對人工智能需要客觀地評估。在此期間，他認為需要重新設(shè)計系統(tǒng)使人類和機器協(xié)同工作，而不是相互對抗。例如，Kaufmann設(shè)想，未來人類會佩戴智能隱形眼鏡（與谷歌眼鏡類似），用其充當“大腦的第三部分”，并根據(jù)他們正在進行的對話來獲取相關(guān)信息。

人與機器的關(guān)鍵區(qū)別在于問問題的能力

Kaufmann說：“人類不需要學習像羅馬人殺死其他羅馬人那樣的東西。人類只需要能夠提出正確的問題。人與機器的關(guān)鍵區(qū)別在于問問題的能力。”而機器更多的是用來解決問題的。然而，奧斯本承認，很多時候，人類不知道如何問正確的問題，因為我們在學校學習時被教導要記住事實，而記住最多事實的人則是成績最好的人。他認為，人類需要接受教育應(yīng)為如何提出正確的問題，并補充說，提出問題是解決方案的一半。“正確的問題不僅會使人類理解大腦的原理并開發(fā)真正的人工智能，而且還會讓我們在人工智能系統(tǒng)激增的時候保持相關(guān)的聯(lián)系。”根據(jù)Kaufmann的說法。

人與機器建立共生關(guān)系

“如果我們想要減緩失業(yè)，那么就需要設(shè)計人工智能系統(tǒng)從而使人類處于中心位置，”Kaufmann說。“雖然很多公司都想讓人類的工作完全自動化，但我們想要在人類和機器之間建立一種共生關(guān)系。”我們想要提高人類的智力。他補充道：“如果人類不接受最新的技術(shù)，他們就會變得無關(guān)緊要。”

谷歌本質(zhì)上是“一個大數(shù)據(jù)機器”

該公司聲稱，其自主學習系統(tǒng)能夠自動連接并映射出一大群人的內(nèi)部知識體系，讓員工在有問題時可以挖掘公司的智囊?guī)旎?ldquo;公司大腦”。“Starmind集成到了現(xiàn)有的通信渠道——比如用于商業(yè)或企業(yè)瀏覽器的Skype——排除了改變員工行為的必要，”Kaufmann說。如果專家的答案已經(jīng)存儲在Starmind中，那么在問題窗口中鍵入的問題就會立即得到回答，并且根據(jù)技能、可用性模式和分享知識的意愿，新問題會自動被發(fā)送到組織內(nèi)部相應(yīng)的專家那里。同時，所有的答案都能增強企業(yè)的知識庫。

“我們的愿景是，如果你以一種聰明的方式連接成千上萬的人類大腦，你就能可以比任何機器都聰明，”他說。

關(guān)于這與詢問搜索引擎尋找答案有何不同，他說谷歌本質(zhì)上是“一個大數(shù)據(jù)機器”。它是從已經(jīng)被回答的問題中尋找回答，但卻無法回答全新的問題。

提高人類智力水平迫在眉睫

“Starmind的未來在于，我們還未被問到問題之前，就會對問題進行預測，因為我們對員工十分了解。”例如，如果你是一名新員工，并且你消費了某一部分內(nèi)容，那么在接下來的三分鐘內(nèi)，你將會有90%的可能性問下面三個問題，所以接下來就是解決方案。

目前，“Starmind”目前為全球40多個國家的許多企業(yè)所使用，包括埃森哲、拜耳、雀巢和西班牙電信公司德國業(yè)務(wù)部。Kaufmann認為現(xiàn)在重要的是及時提高人類智力水平，而不是人為地對其進行復制，盡管如此，但他也確實相信人工智能最終將在工作場所取代人類。但與批評家們所描繪的慘淡圖景不同，他并不認為這是一件壞事。

“到底為什么人類需要工作？”我期待著所有的閑暇時光。Kaufmann說到，“我不需要為了與大家一樣而工作。”

當被問及人們?nèi)绾钨嶅X以維持生計時，Kaufmann說社會不應(yīng)被金錢統(tǒng)治。在許多科幻小說的場景中，他們并沒有錢。“你看到螞蟻群落或其他動物，它們也沒有現(xiàn)金。”Kaufmann說到。

此外，如果人類能夠持續(xù)使用智能機器的話，人類將會加速發(fā)展并且它將產(chǎn)生新的物種。“人工智能是人類進步的終極工具，”Kaufmann堅定地說。

【網(wǎng)易智能訊 8月12日消息】根據(jù)瑞士神經(jīng)學家、 Starmind聯(lián)合創(chuàng)始人PascalKaufmann的說法，人工智能今日遭遇困境，這是因為如今的公司都把人腦比作電腦。然而，大腦對信息的處理、知識的檢索，以及對記憶的儲存并不能像電腦那樣運作。

人工智能與大數(shù)據(jù)無關(guān)

“當企業(yè)聲稱利用人工智能來支持下一代產(chǎn)品時，他們在潛意識里指的是大數(shù)據(jù)、邏輯分析以及自動化的交叉領(lǐng)域。如今所謂的人工智能，通常只是將程序員的個人智力濃縮到源代碼之中，”曾在美國國防部高級研究計劃局從事機器人工作的Kaufmann說到。

“我們不應(yīng)該需要看3億張照片才能判斷某事物是貓、牛還是狗。”智能與大數(shù)據(jù)無關(guān)，而是與小數(shù)據(jù)有關(guān)。你看到一只貓，如果能像孩子一樣抓住并提取貓的本質(zhì)特征，從而以后見到貓就能夠識別，這才叫做智能。

AlphaGo不是真正的人工智能

谷歌旗下DeepMind開發(fā)的AlphaGo，精通人類所尊崇的、最苛刻的戰(zhàn)略游戲—圍棋。Kaufmann對此表示，創(chuàng)造AlphaGo奇跡的并不是“真正的人工智能”。“AlphaGo使用的技術(shù)能夠預測未來10到20個潛在的動作，這并不是成功應(yīng)戰(zhàn)的最高戰(zhàn)略布局，”他說，“所以這項測試只是典型的基于規(guī)則的戰(zhàn)略，而不是真正的人工智能。”

Kaufmann認為人工智能將在并未編程的情況下作弊。根據(jù)他的說法，機器在游戲規(guī)則之外制定策略的能力才能夠反映出是否是真正的人工智能。此外，他堅稱，“人類行為或人工自動化的能力并不一定說明機器變得更聰明。”以水泵為例。你可以用一個水泵收集水，而不是從河里取水。但這并不是人工智能。它只是手工工作的自動化……人類層面的人工智能應(yīng)該是能夠?qū)π碌那闆r有所預見的。”

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