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为什么人工智能是一个很大的谎言
作者: 佚名 2019-01-31 11:33 【平行宇宙修真界】

 人工智能是一个弥天大谎。人工智能是一个欺诈性的骗局——或者在最好的情况下,它是一个被夸大的流行语,让人迷惑和欺骗。更好、更准确的术语通常应该是机器学习——它真的很强大,每个人都应该对此感到兴奋。

另一方面,人工智能确实为一些无聊的笑话提供了很好的素材。所以,戴上你的怀疑论帽子,是时候来一场人工智能揭秘、猛攻、机器学习之爱、机器人末日的神秘对决、猛击狂欢了!

3个要点

不像人工智能,机器学习是完全合法的。我得说,它赢得了有史以来最伟大的技术奖项,创造了让你惊叹的进步。然而,这些进步几乎完全局限于有监督的机器学习,它只能解决在计算机可以学习的数据中存在许多标记或历史例子的问题。这从本质上限制了机器学习只局限于人类能做的事情的一个非常特殊的子集——同时也限制了人类不能做的事情的范围。

2) AI是BS。这位反对者曾在哥伦比亚大学(Columbia University)教授研究生水平的“人工智能”课程,以及其他相关课程。

AI只不过是一个品牌。一个强大的品牌,但空洞的承诺。“智慧”的概念完全是主观的,本质上是人类的。那些支持人工智能的无限奇迹并警告其危险性的人 - 包括比尔盖茨和埃隆马斯克等人 - 都做出了同样的假设:智能是一维的光谱,技术的进步推动着我们沿着这个范畴向下发展一条通往人类能力的道路。这种改进只发生在标记的数据上。我们正在迅速前进,但方向不同,而且只跨越一个非常特殊的、受限制的能力微观世界。

人工智能这个术语在科学或工程中都没有地位。“人工智能”只适用于哲学和科幻小说——顺便说一句,我非常喜欢在这些领域对人工智能的探索。

3)AI不会杀了你。即将到来的机器人末日是一个鬼故事。机器会自动崛起并消灭人类的想法毫无价值。

获胜的神经网络

为什么人工智能是一个很大的谎言

在电影《终结者2:审判日》中,这个机器人说:“我的CPU是一个神经网络处理器,一个学习型计算机。”那个著名的机器人所说的神经网络实际上是一种真正的机器学习方法。神经网络是一种将复杂的数学公式组织成层的方法。这个公式可以训练用来识别自动驾驶汽车的图像。

你在那里看到的一切真的很神奇。网络正在识别所有这些对象。有了机器学习,计算机本质上已经为自己编写了这样的程序。凭借自己的力量,它已经解决了寻找什么样的模式或视觉特征的细节问题。机器学习实现这些事情的能力是令人敬畏的,也是极其宝贵的。

神经网络的最新改进被称为深度学习。它们使得物体识别的成功成为可能。有了深度学习,网络就变得更深了——更多的层次。然而,早在1997年,我第一次教机器学习课程的时候,神经网络就已经在有限的环境下操纵自动驾驶汽车了,我们甚至让学生把人脸识别作为家庭作业。

具有四层的简单神经网络的架构

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但最近的改进是不可思议的,为许多工业应用增强了它的力量。

监督式机器学习需要标记数据

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所以,随着机器越来越擅长于类似人类的任务,这难道不意味着它们越来越聪明,朝着人类智能的方向发展吗?

不。它可以非常非常擅长某些任务,但只有在有正确的数据可供学习的情况下。对于上面讨论的对象识别,它从大量已经正确标记了目标对象的示例照片中学到了这一点。它需要这些例子来学习识别这些类型的对象。这叫做监督机器学习:当有预先标记的训练数据时。学习过程按照标记的例子指导或“监督”。它不断调整神经网络,使其在这些例子上做得更好,一次一个增量的改进。这就是学习的过程。它知道神经网络正在改进或“学习”的唯一方法是在那些标记的例子上测试它。如果没有标记的数据,它就无法识别自己的改进,因此它就不知道如何坚持每一个改进。监督机器学习是机器学习最常见的形式。

这是另一个例子。2011年,IBM的沃森电脑在电视智力竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy)上击败了两名有史以来的人类冠军。这是迄今为止我所见过的计算机所做的最令人惊叹的事情——比我在自然语言理解研究的研究生院六年里所见过的任何事情都更令人印象深刻。

需要说明的是,计算机实际上并没有听到口头问题,而是以输入文本的形式输入每个问题。但它能够一个接一个地给出答案——考虑到《危险边缘》(Jeopardy)节目为人类设计的问题,措辞复杂而巧妙,几乎涵盖了所有话题——在我看来,这是我在电脑上看到的最好的“类似智能”的东西。

但沃森机器之所以能做到这一点,是因为它有许多有标签的例子可供学习:这类问题取自该电视问答节目前几年的2.5万个问题,每个问题都有自己的正确答案。

从本质上讲,诀窍就是把每个问题都变成是或否的预测:“这样或那样的结果会是这个问题的答案吗?”“是”或“否”。如果你能回答这个问题,那么你就能回答任何问题——你只要尝试上千种选择,直到你自信地回答“是”。例如,“‘亚伯拉罕·林肯’是‘谁是第一任总统’的答案吗?””“不。““乔治·华盛顿”吗?”是的!现在机器有了答案,并把它吐了出来。

可以像人类一样说话的电脑

语言使用的另一个领域也有大量标记数据:机器翻译。机器学习为英语和日语之间的翻译提供了大量的训练数据,因为有大量的翻译文本中充满了英语句子及其对应的日语翻译。

近年来,任何人都可以在线使用的谷歌翻译,取代了最初的底层解决方案,成为了一种由深度学习驱动的改进了很多的解决方案。尝试一下——把信翻译给和你母语不同的朋友或亲戚。我自己也经常用。

另一方面,掌握像英语这样的自然语言是人类的标志,而且只有人类。对于我们的硅兄弟姐妹来说,没有一个已知的流畅的路线图。当我们人类相互理解的时候,在所有的单词和一些合乎逻辑的语法规则之下是“一般常识和推理”。没有这种特殊的人类技能,你就无法使用语言。这是一个广泛的,笨拙的,无定形的东西,我们人类神奇地拥有。

因此,我们对会说话的电脑的希望和梦想破灭了,因为不幸的是,并没有“像人一样说话”的标签数据。你可以为非常有限的特定任务获得正确的数据,比如处理电视问答节目的问题,或者回答人们可能希望Siri能够回答的有限范围的问题。但“像人一样说话”的一般概念并不是一个定义明确的问题。计算机只能解决精确定义的问题。

因此,我们无法利用机器学习来实现我们在很多科幻电影中看到的典型的会说话的计算机,比如终结者(Terminator)、2001年的邪恶的哈尔(HAL)计算机,或者《星际迷航》(Star Trek)中友好、乐于助人的船用计算机。你可以用英语和这些机器交谈,就像和人交谈一样。很容易。你只需要成为科幻电影中的一个角色。

智力是主观的,因此AI没有真正的定义

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现在,如果你认为你对人工智能还不够了解,那你就错了。没有什么好知道的,因为它实际上不是一个东西。没有任何有意义的定义。人工智能是一个领域,但它实际上只是一个幻想的品牌。作为一个假定的领域,人工智能有许多相互竞争的定义,其中大多数可以归结为“智能计算机”。我必须警告你,不要在字典里查“自我参照”。你会陷入无限循环。

如果可能的话,许多定义甚至比“智能计算机”更循环。他们只是直截了当地在人工智能的定义中使用“智能”这个词本身,就像“由机器展示的智能”一样。

如果你认为有更多微妙的含义在手边,惊讶吧,其实没有。没有办法解释“智力”这个词是多么的主观。对于计算机和工程来说,“智能”是一个任意的概念,与任何精确的目标无关。所有定义人工智能的尝试都无法解决其模糊性。

现在,在实践中,这个词经常只是——令人困惑地——被用作机器学习的同义词。但就人工智能本身的概念而言,大多数提出的定义都是以下三种定义的变体:

1) 人工智能是让电脑像人一样思考。模拟人类认知。现在,我们对我们的大脑是如何做到的知之甚少。一个神经元一个神经元地复制一个神经元是科幻小说中的“如果”白日梦。而内省——当你思考你是如何思考的时候——是有趣的,重要的,但最终却不能告诉我们里面发生了什么。

2) 人工智能是让电脑表现得像人一样。模仿人类的行为。因为如果它走路像鸭子,说话像鸭子……但它没有,也不能,我们太复杂了,无法完全理解自己,更不用说将这种理解转换成计算机代码了。此外,让人们误以为聊天室里的电脑实际上是人——这是著名的图灵机器智能测试——是一项武断的成就,它是一个不断移动的目标,因为我们人类不断变得更聪明,懂得了用来愚弄我们的诡计。

3) 人工智能让电脑解决难题。真正擅长那些看起来需要“智力”或“人类水平”能力的任务,比如开车、识别人脸或下棋。但是现在计算机可以完成这些任务,这些任务看起来一点也不聪明。计算机所做的每一件事都是机械的、容易理解的、以那种方式平凡的。一旦电脑可以做到这一点,它就不再那么令人印象深刻,失去了它的魅力。计算机科学家拉里·特斯勒(Larry Tesler)建议我们将智能定义为“任何机器还没有做的事情”。幽默!定义自身不存在的移动目标定义。

顺便说一下,这篇文章中的观点也适用于术语“认知计算”,这是另一个定义较差的术语,用来指称技术和人类认知之间的关系。

相信人工智能不可避免的逻辑谬误

为什么人工智能是一个很大的谎言

问题是,“人工智能”本身就是一个谎言。只要唤起这个流行语,就会自动影射出科技的进步正朝着像人一样推理的能力前进。获得类似人类的“常识”。这是一个强大的品牌。但这是一个空洞的承诺。你的常识比你的常识更神奇,也更难以实现。你真了不起。你抽象思考和“理解”周围世界的能力,在你每时每刻的经历中,可能会让你觉得简单,但它是难以置信的复杂。这种简单的体验要么证明了你独特的人类大脑是多么的熟练,要么证明了人类固有的一种巨大的错觉——或者两者兼而有之。

现在,有些人可能会对我说:“有灵感、有远见的抱负难道不是一件好事吗?”想象力推动着我们,未知的地平线在召唤着我们!”《2001》一书的作者亚瑟·c·克拉克(Arthur C. Clarke)提出了一个重要观点:“任何足够先进的技术都与魔法无异。”我同意。然而,这并不意味着任何和所有我们能想象到的“魔法”——或包括在科幻小说中——最终都能通过技术实现。只是因为它在电影里并不意味着它会发生。人工智能布道者经常援引亚瑟的观点——但他们的逻辑恰好相反。我的iPhone在我看来很像《星际迷航》(Star Trek),但这并不是说《星际迷航》里的一切都会成真。事实上,有创意的小说作家能够创作出像《西部世界》这样的电视剧,并不能证明这样的事情会发生。

现在,也许我是一个扫兴的人,但实际上我不是。我这么说吧。人类的独特性和机器学习的真正进步,每一个都已经足够让我们感到惊喜和兴奋。我们不需要童话故事——尤其是那些误导人的故事。


标签:人工智能 

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