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如何防止人工智能技术失控?
发布时间:2021-09-09
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本文摘要:3月1日,英国《卫报》网站近日刊出了一篇为题《这位人工智能天才能避免人工智能技术失控吗》《The superhero of artificial intelligence: can this genius keep it in check? 》,作者是Clemency Burton-Hill。 下面是文章的主要内容。

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3月1日,英国《卫报》网站近日刊出了一篇为题《这位人工智能天才能避免人工智能技术失控吗》《The superhero of artificial intelligence: can this genius keep it in check? 》,作者是Clemency Burton-Hill。  下面是文章的主要内容。

  德米斯哈萨比斯(Demis Hassabis)具有保守的风度和谦虚的面容,但当他告诉他我说道,他正在致力于这样一个愿景答案智能问题,然后用它来答案一切问题,他变得很坦率。这话从其他任何人嘴里说道出来都是荒谬的,但从他嘴里说道出来不一样。

哈萨比斯是一位国际象棋大师,也是一位视频游戏设计师,他创立的人工智能创业公司DeepMind在2014年被谷歌以6.25亿美元的价格并购。他出生于一个移民家庭,享有剑桥大学和伦敦大学的计算机科学和理解神经科学学位。哈萨比斯的同事指出他是一名有远见的管理者,哈萨比斯指出自己早已寻找一种展开高效科学研究的方法,并声称自己正在领导一个21世纪的阿波罗计划。哈萨比斯相貌很平时,回头在大街上丝毫没回头率,但互联网创始人蒂姆伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)将他称作这个星球上最聪明的人之一。

  人工智能(AI)早已走出人们的生活,许多人都在用于苹果或谷歌的语音助手。不久以后,谷歌的产品终将从哈萨比斯的研究中受益,产品个性化、搜寻、YouTube、语音和面部辨识领域的改良都与AI有关。

从将来来看,哈萨比斯正在研究的技术某种程度与情绪机器人或智能手机有关,其受益者某种程度是谷歌,也某种程度是Facebook、微软公司、苹果等投放巨资参予人工智能产品研发竞赛的大公司。它牵涉到我们需要想象和无法想象的一切。  这听得一起很可怕,显然如此。

大多数AI系统是武断的,它们不能已完成一种类似的任务。所以,IBM的深蓝电脑可以打败国际象棋冠军卡斯帕罗夫,但在面临画圈打叉这种非常简单的游戏时连一个三岁小孩都不如。而哈萨比斯从人类的大脑取得启发,并企图创建第一个标准化自学机器,即一套灵活性、自适应性的算法,它可以像生物系统那样自学,从零开始已完成任何任务,除了原始数据之外不必须任何别的协助。

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  这就是人工标准化智能(AGI),其重点是标准化。在他的未来愿景中,超级智能机器将需要与人类专家协作解决问题完全所有问题。癌症、气候变化、能源,基因组学、宏观经济学、金融系统、物理,许多我们想掌控的学科更加简单。

他说道,即使是最聪明的人,穷期一生也无法掌控其中一个领域。我们如何通过检验洪水泛滥的数据得出结论合理的观点?我们可以将AGI看做一个需要自动将非结构化信息转化成为能用科学知识的过程。

我们正在希望研究的是一种可以解决问题任何问题的超级解决方案。  这种超级智能机器的经常出现或许还必须几十年之幸,但它或许离我们越来越近。2015年2月,DeepMind的一篇论文世界沦为顶级科学杂志《大自然》的封面文章,该文声称需要自学的AI软件在视频游戏中早已超过人类的水平。

在这个终端到终端的自学系统中,一种被称作Deep-Q Network的算法早已学会如何解读输出端的动作,并能做出准确的要求(它在一些经典的雅达利2600游戏还包括《太空侵略者》、摔跤和乒乓球游戏中超过通晓水平。)这是一个震惊世界的技术突破。  上个月,DeepMind的另一篇论文又攀上了《大自然》杂志的封面。在这样较短的时间里倒数在《大自然》杂志上公开发表两篇封面文章,这本身就是一个真是的成就。

这一次,DeepMind的试验回头得很远,它向古老的竞技游戏棋士发动了挑战。棋士的历史多达2500年,中国孔子的著作中曾提及过这种游戏。

棋士的黑方变化无穷,其变数甚至多达宇宙中原子的移动。国际象棋的所有变化可以计算出来,但棋士无法。更加无以的是,编程者也不有可能写棋士的评估函数。

忽略,棋士必须一种类似于直觉的东西,当围棋棋手被问及他们下出有一步棋的原因时,他们往往不会这么说道:感觉。


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