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位于第四次工业革命的风口浪尖,人工智能备受瞩目。高水平的计算、分析、决策能力,高精确性,高效率,促使人工智能抢占科技前锋。 但与此同时,人工智能是否会替代人类这一问题,牵动着世界脉搏。人类,是否面临着被替代的风险? 问题缘起 想必生活在现代,各位都对人工智能技术不陌生。小到siri,大到自动驾驶,人工智能技术早已渗透到生活的方方面面。 Alpha go赢过围棋名将的一刻,人类智能深感危机。随着“深度学习”等新兴技术出现,诸如“模拟人类智能的方法是否会走极端,替代人类?”的问题以指数爆炸趋势呈现。 人工智能是否真的会替代人类?人工智能技术当今有何难点?人类如何应对人工智能弊端?这些问题还有待探讨。 人工智能也会出错 东京奥运会正如火如荼地进行,今年迎来了一位新裁判——AI评分系统。不论是华丽炫目的体操,还是速度飞快的排球,AI系统都可迅速跟进,每秒分析2000组数据,有效预测运动轨迹,维持公平公正的奥林匹克精神。 高水平的计算、分析、决策能力,高精确性,高效率,促使人工智能抢占科技前锋。 然而人工智能也会出错。对于警察办案而言,只需要罪犯的某一个信息,识别系统就可以提取所有信息,提高了警察办案效率[1]。但在机场的一次人工智能系统识别中,某乘客因部分信息与犯罪分子相似,被识别错误,禁止登机,最终经过数次信息证明,方才登机。 人类智能VS人工智能:人工智能比人类差在哪? “从某种意义上讲,AI对所做的事情是个坏名字。如果你跟一个聪明人说人工智能这个词,他就会联想到自己的智慧,但人们把期望落在AI软件上时,结果就不那么好看了。”微软CTO曾这样描述人工智能与人们期望的落差。 能力有限:人工智能的首要问题 如AI专家所说,AI算法擅长狭义任务,只要具备足够数据,可以训练AI认识一只猫,但它并不具备适应性,当它在游泳池里看到一只猫,AI将无法识别。人工智能主要应用数学性能和数学原理在一定的规则内处理各种有限的命令,各种潜在的场景和没有限定的参数都是无法处理的。 因果关系的分析:人工智能一大弱项 一个有趣的现象被称作“幸存者偏差”。二战中,人们认为返航的轰炸机机翼中中弹密集的地方是最需要改进的部分,然而现状恰恰相反:数学家认为,弹孔稀疏的引擎部分才须加固,因为一旦被击中,飞机根本无法返航。 人工智能虽可通过高速度计算能力和数据来模拟计算模式和相互关系,但在上面的例子中,因不具备抽象思维,人工智能反而最为无力,只会推理、总结,却无法反应出其中的因果关系[3]。 晶体结构与神经元:人工智能的硬件问题 电影《机械姬》中,智能机器人之所以获得自由意志,原因正在于其大脑材质实现突破。不过现实中,晶体结构和人类神经元构造仍是难题。机器人智能当前晶体的数据和信息处理速度虽然高于神经元,但是其在信息获取上和神经元还有一定的差距。 当前,对人脑的研究还不够完善,在人脑的推理、抽象、意识、记忆等方面挖掘的信息亦然,许多可利用的功能还未被证实,因此人工智能是否可以替代人类智能仍待商榷。 行业局限:人工智能的固有限制 “滴滴,您的外卖到了,请在屏幕上点击功能按钮…” 送外卖的机器人已入驻多个酒店,在给我们提供便利,解决疫情期间送外卖难题同时,也促进整个社会智能化、智慧化。 但是对于缺乏人类感情的人工智能而言,在教育行业的师生关系恶化、教学问题多发、学生学习兴趣不高问题上,如果人工智能代替教师,通过工具化方式操作,师生矛盾问题、学生的心理问题、情绪困扰问题甚至会更加严重。 试图比肩人类?人工智能:我太难了 人类超过大猩猩近三倍的脑容量,是百万年来的演化结果,当祖先从爬行转为双脚直立,双手得到锻炼,加上喉头下降使我们学会语言,广泛的神经控制系统才成为可能。 人类意识正是在神经元的进化下出现的,因此最重要的是知觉机制。如果将知觉看做某种出现的信号,则就会发现和信号相似可以检测的机制[4]。但无论如何,这方面的研究对于人工智能是一大严峻挑战。 Oxbotica公司研发的自动驾驶软件Selenium以视觉摄像头、激光扫描仪、雷达系统作为数据来源,并需在确认自身位置与周围环境状况后,方可进行下一步判断。其中最为关键的,莫过于机器的自主学习能力,即主动收集数据、分析数据、训练感知系统,最终才能完美地完成驾驶。 可以看到,一个机器变为一个生命个体的前提是,像人类一样与外部环境交流,进行信息组织和整合,最终根据外界变化产生自己的能动性。而当人工智能系统进入社会系统后,就会受到社会机制的限制,以此控制自己的行为[5]。这个过程耗费的成本是巨大的,同样作为一个难题,阻碍人工智能成为人类。 总之,对于当前的科学技术而言,人工智能还无法全部替代人类智能。历经人工智能从创始到当今的风起云涌,我们也作为历史的见证者,历经第四次工业革命的全盛时期。人工智能技术说到底,还是人类智慧的结晶,我们见证着人类智慧的恢弘时刻,也期待着今后的蓬勃创造。作者:梁晓静 |
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