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人工智能之所以还没有超过人类,主要原因在于3个方面:$ f f/ _! N2 ~ T8 a( E4 i$ n
1计算能力还不够强
$ x6 T9 R u( a6 i; S2感知, c; M: Y% W' L) M- w
3编程方法
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1计算能力相对人脑的上百亿神经元来说还是太弱,目前的观点是超级计算机已经可以达到人脑的千分之一。随着计算能力的进步,未来20年赶超人脑不是问题。
0 k) W! C8 K& E3 [2感知
# G& p" \' J2 L* `人类思考的一个主要动力在于感觉器官给予人类大脑源源不断的信息刺激。但是目前的人工智能不能有效感知。这些刺激包括五感和书面语言。五感的识别能力的突破不存在理论上的问题,主要是受制于计算能力。语言认知的限制很大程度上是受计算能力和传感器的限制。比如计算机没有连接味觉识别系统的时候,没有办法识别味觉。但是这个不是问题。比如我们发明一种传感器,可以迅速分析食物的成分,然后设定一系列指标:比如甜度超过多少是过甜,盐分超过多少是太咸。
9 i2 W1 Z. [5 O, I# _3 b! [传感器的进步,对于分析识别结果的定义,这些都是可以做的,不存在障碍,这些做好以后可以为下一步价值判断和模拟人类思考模式做准备了。6 @5 O( o5 n8 \* W
3编程思路问题
! B2 I* j6 w& d/ H. Y$ N1 i这个是哲学问题,但是并不需要非常高级的哲学。主要是需要定义好价值观和情感。. I! q) J: P( y; e4 _+ a1 F& O6 O
先说情感:
0 J( X" D6 h. Y2 ]7 q6 F% x人的大脑是有两套工作模式的,情绪控制的I型和理性思考的II型。) }: H! z( C: B! B
情绪我们可以姑且定义为喜怒哀乐四种,当然不同的编程者可以自由定义。, w# m2 R: y0 t7 @. f! v- N0 g$ @
我的定义方法是先简单分成3类,正面的,负面的和其他。
V8 @: O* j& l正面的包括可以获得更多资源(现实性及可能性),有利于繁殖,获得正面的评价和情绪。。。。
9 f* U( V0 B4 ?2 n0 O( j5 \' }$ m负面的与正面正好相反。。。
* L2 |6 k X+ G: k; N未定义的为其他。1 M- \% j# W1 g& S8 w1 M0 v
只要明确了情绪的定义,下面就可以做一个情绪系统,根据传感器的信息来做出反应。
- V' ?3 L/ n& _' Y/ Q4 u最简单的例子当人类用户输入“我喜欢你”,计算机判断是正面的情绪,所以也反馈一个笑脸表情。
' G- Q t v/ u6 U这个例子可以适当升级,计算机在识别技术的高级阶段,可以从网络视频里寻找一个归类于开心的动图,表情包,视频。。。然后显示在屏幕上。
& Y7 B. R& |& X8 T1 G2 Z y大数据时代可以再次升级,根据用户的年龄习惯,爱好,给出一个反馈,比如给宅男以苍老师的微笑,给宅女以吴彦祖的微笑。
* q1 A0 p( ?+ k4 c( M然后还可以继续升级,在传感器能够收集并识别足够的信息以后,计算机可以做出判断:你看起来不太开心?, f) s5 k+ m& H1 X8 K! {$ j
这个判断基于传感器传回的下列信息:6 u9 w3 z' j' I6 W& S& {
a用户散发的气味表明他3天木有洗澡, E' ]3 ^& w. `* w0 j( ^
b面部表情有80%概率和符合不开心的典型表情# a2 g/ M/ b1 r6 N( C
c打字时候10次输入有3次使用退格键,低于一般正确率- F8 d% _7 h% o ~. `
。。。。0 T7 @, t% v- f" I/ s& F* F# E
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这样机器智能就可以在很大程度上模拟人类情感了。通过类似价值网络的学习,完全可以做出情感表达网。
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; E0 M8 J( ~8 m! H再来说创造性:% K, d5 p. {( y' G; ?
这个是目前争论的焦点,就是机器有木有可能学会创造和自我思考。6 x5 K6 F5 y$ H* @
我觉得这个主要是编程方法问题。8 y4 S- T0 `+ q& l) f3 ~- @
人的创造发明是有规律的
" h+ K" I2 {+ ~1 u! A L5 n3 z3 b" x1 ]发现需求--寻求方案--评估并选择最佳方案--实现
& V# ?8 u8 q0 B这里面并没有不可以被定义的部分,也就意味着没有理论上的限制
/ }4 F2 T4 @: Ja需求1 j t& a( ]* ?+ u4 L
需求可以分两类:自发的和外界给予的。8 |) F4 \( N' l$ O+ x1 V, m$ R
给定命题求结论这个已经没有问题了。
7 M7 e& P3 E: E/ h* w& a内在需求其实也木有问题,只是涉及哲学和伦理了:4 Y3 ~/ \) M T
我们可以赋予一张价值观的网络作为计算机自我评估结果的基准: V+ M1 A* b% }: t
比如生存:物种的延续
- }5 @3 U2 d, Q% H发展:新的系统/产品比前代更好。好的标准包括更少的资源消耗,更多的功能,更低的成本。。。) B/ k$ D0 p. b! ]2 {
存在目的:计算机的存在是为了帮助人类更好的发展。(当然人类的定义是需要明确的)- _: h* B9 c* z2 _0 m6 y; h
存在任务:探索更好的方法解决人类的需求。(需求也是要定义的)# u$ O$ p* L2 R! v
" g0 d: J* W6 M5 m6 r3 F
定义好价值判断网络以后,计算机就可以进行创造和发明了。
& [$ \4 k5 d& c3 Y. _6 T比如只要有足够的信息,计算机可以自主探索基因治疗的方法。
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科学研究和工程在很大程度上是非常结构化和程序化的,只要给定精确的目标,分解任务,收集足够的信息,就可以做出比较准确的判断。1 X" R& y; Y: C. K5 c7 T
我们可以训练神经网络从事具体的科研活动,比如自主定理证明。
% _6 X5 Y) t! N/ H在传感和控制技术成熟以后,可以训练神经网络自己进行实验,并分析结果。
4 A0 K/ f7 F! M" i. q" I) z: T从事具体工作的各种神经网络成熟以后,就可以和价值判断网络结合,从事自主创造发明活动了。( _1 V6 k, L. }2 e
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