人工智能,会是下一个新物种吗?

 2022-05-07 22:20:30    10  

人工智能的概念最早出于20世纪五十年代中期,在随后几十年的时间里,人们对人工智能的态度发生了极大的转变,从极端的怀疑主义变为积极的乐观主义。

然而上个世纪的人工智能并没有发挥人们预期中的作用,人工智能发展陷入“寒冬”,现如今,随着技术突破大量涌现、深入学习等软件的引入,我们迎来了“人工智能之春”,可以说,我们正处于一个前所未有的人工智能全盛时代。

那么未来的人工智能将如何发展?《逃不开的经济周期》作者拉斯·特维德,在他的新作《逃不开的大势》中大胆地提出了他的判断:

人工智能,会是下一个新物种吗?

人类能驾驭AI吗?

人工智能的概念自出现就伴随着质疑。人们在科幻作品中描绘着计算机在未来是如何疯狂地运行并奴役人类,这种对被征服的恐惧来自于对人工智能的模糊理解。

而这样的模糊理解也并非毫无根据:在人工智能的帮助下,计算机可以通过输入海量的数据,反复演练现实世界信息的方式完成学习,2011年TBM的超级计算机沃森在一档智力竞猜节目中击败了两位世界冠军;2015年谷歌公司推出阿尔法围棋,击败了欧洲围棋冠军樊麾和世界排名第四的韩国职业围棋高手李世石。即使是在我们的日常生活中,输入法会猜测甚至引导我们的话语,线上购物平台会分析我们的偏好。

但需要明确的是,这些设想混淆了智能与动机、信念与欲望、推理与目标。

智能在本质上是实现目标的能力,比起人类,他们更擅长于完成自己目标,而大多数研究员认为,如果在未来我们创造了超级智能,那么我们应该确保它是“友好的人工智能”。

其次,当计算机的学习能力越来越强时,它们的学习方式会变得越来越像人类,对计算机进行教育就像对青少年一样困难和缓慢,他们带来的学习技能不是“优于”而是“补充”人类学习:计算机学习系统可以识别人类无法识别的模式,反之亦然。

未来AI的三大发展趋势

1. 人机融合

人工智能正在各个行业快速发展,未来,人工智能将融入人们的工作学习,可能会改变人们的写作方式,人们只需要向人工智能发号施令,就可以快速地完成一部作品;人工智能在未来将成为人类的数字管家,它们完全了解人类,会在不需要言明的情况下预知我们的想法和需求,会帮助我们预定和下单,处理好差旅、购物和生活中的大量杂务,同时还会为我们提出各种生活建议。

在工作中,人工智能比人类更擅长考试,他们在将来,会比医生更擅长诊断疾病,比老师更擅长辅导,比交易员更擅长金融流程。

因此,人工智能将继续不断在各行各业攻城略地,但不必在各种人工智能会带来大波“失业潮”的言论中深感忧虑,因为人工智能终究是工具,而人类是人工智能的老师,人类与人工智能的关系应当是优势互补。

当人工智能和人类融会贯通的时候,我们就达到了智能放大阶段,正因为人类智能与人工智能截然不同,所以,只有将它们合二为一,才会产生一种总体智能,它既高于人类智能,又强于人工智能本身,拥有极其强大的力量。

在未来,我们中的很多人可能在遭遇困难时,例如医生误诊、律师忽略重要判例、科学工作者没有发现某些研究、股票交易员做出愚笨决定时,得到智能机器各种各样的帮助。

2. 开放环境自适应

今天的人工智能基本上都是在封闭环境中取得的成功,我们会给机器学习设定条件,例如样本恒定、测试数据与训练数据一致等。

而实际情况是,我们现在越来越多地碰到开放动态环境。在这样的环境中一切条件都会发生变化,这就要求未来的人工智能必须具备环境自适应能力。

例如自动驾驶或无人驾驶领域,在实验室的封闭环境下,无论采集多少训练样本都不可能涵盖所有情况,因为现实世界远比我们想象的丰富。自动驾驶的过程中会遇到越来越多特殊情况,尤其是突发事件,这就对人工智能系统的自适应性提出了极大的挑战。因此,未来AI的发展必须能应对“开放环境”的问题,即如何在一个开放环境下通过机器学习进行数据分析和建模。

此外,现有人工智能技术依赖大量的高质量训练数据和计算资源来充分学习模型的参数。在系统初始建模阶段,由于数据充分能够得到比较理想的效果。然而,在投入使用一段时期后,随着在线数据内容的更新,会产生系统性能上的偏差,严重时直接导致系统下线。

在训练数据量有限的情况下,会出现在新数据上的测试性能远低于之前测试数据上的性能的情况。同时,在特定数据集上测试性能良好的人工智能,很容易被添加少量随机噪声的“对抗”样本欺骗,从而导致系统很容易出现高可信度的错误判断。因此,发展人工智能的环境自适应能力必定会成为下一代人工智能系统的重要研究课题。

3. 绿色低碳

2021年10月24日,中共中央、国务院《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》提出大力发展绿色低碳产业,为人工智能赋能产业提出了新要求——绿色化助力碳中和。

其实,未来人工智能自身的发展也应该沿着绿色低碳方向进行。当下的人工智能正在“野蛮生长”,其算法、数据和算力这三大基石也在进行规模扩张式发展,对资源的消耗必然越来越高。这样的发展显然是与绿色低碳背道而驰。

以OpenAI提出的自然语言处理领域的GPT模型为例,其强大的功能是建立在超大的训练语料、超多的模型参数,以及超强的计算资源之上,同时,针对监督学习来说,数据量的增长需要很多人力,从而产生了一批又一批被人工智能“累死”的人。为此,有人提出了“难道有多少人工,才有多少智能?”这样的灵魂拷问。

反观人类的智慧体现在“否定”“遗忘”“有所为有所不为”等哲学上。这样的智慧是在做减法,通过主动“选择”走上了一条绿色极简的发展道路。为了实现绿色低碳智能系统,我们希望未来人工智能的发展方向应该是做“减法”而不是做“加法”。一方面构建更为灵巧的网络模型,通过轻量化的模型降低对数据量和算力的需求;另一方面,构建更为高效广泛的共享复用机制,针对人工智能大模型,加大开放、共享的广度和深度,提高预训练模型的效益,从而从宏观上实现绿色低碳的总体效果。

总之,“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念为未来人工智能的发展指明了方向,提出了根本遵循。

全新的生态系统:智能机器人

除了人工智能,物联网和大数据也在全球范围内广泛发展,它们被应用在智能家居、医疗、农业领域等等,这三种技术形成了一种三位一体的关系,由于物联网和大数据的结合是人工智能发展必不可少的,因此我们可以将这种关系称为“铁三角”。在现实生活中,人类对“铁三角”的重构主要体现在生物生态系统中,这种生态系统由全新的人造物种组成,它就是机器人。

不同于工业机械臂,人工智能机器人具有明显的智能,人工智能是控制机器人的另一种方式,人们通过人工智能教会机器人如何在面对问题的过程中自我学习,人类还可以通过视觉或者身体动作直接告诉机器人如何完成一项任务,总的来说,人工智能机器人是一个可以自主运作的机械生物。

长久以来,机器人的发展都受困于一个事实:开发出擅长国际象棋等认知挑战的机器人相对容易,而开发机器人的运动技能却十分困难。而如今,波士顿动力公司已经研发出可以自由行走的机器人Atlas,这意味着,在未来几年内,我们将看到各种各样的机器人,包括通用型机器人,它们拥有各种不同的专业技能,可以通过简单的程序完成大量的、各种各样的工作任务。

也许听起来这些是十足的空想,但在未来,随着人工智能的发展和普及,拉斯·特维德想象中的一部分将会变成现实,这就是未来的人工智能时代。

人工智能,会是下一个新物种吗?

《逃不开的大势》

[丹麦] 拉斯•特维德(Lars Tvede)著

中信出版集团

2022.4月

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内容简介:《逃不开的经济周期》《金融心理学》作者重磅新书,聚焦下一个10年的技术融合与产业布局,提前预知未来走向,把握历史性的时代机遇。

拉斯•特维德拥有超过30年高科技领域投资的成功经验,他认为,只有充分理解技术以及技术与人类经济、社会的发展关系,才能准确抓住大势,做出取得高额回报的决策。我们将在这本书中看到一些正在或即将改变我们生活和未来的新技术,了解人工智能、混合现实、生物医疗等超指数级创新技术及其带来的新商业模式和新生活方式将如何颠覆性地改变世界人口、经济、资源格局。

与此同时,特维德也将沿着人类近3000年来技术创新与成就的轨迹,探索和总结人类社会经济发展的基本规律,揭示隐藏在科技浪潮中的商业与投资机会,帮助每一个企业领导者、投资者和普通人获得把握趋势的能力,以及科学看待世界的方法,提前预知未来走向,抓住历史性的时代机遇。

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