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要成为杀人不眨眼的超级机器,人工智能还有很长的路要走

时间:2017-11-16 16:31:18  来源:  作者:
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编按:从杀人机器到智能失控,人工智能一直背负着种种负面的误解和恐惧,事实是人工智能理论上十分强大,但就目前的技术而言,可能比我们想像中的还要笨多了。关於现有的人工智能技术,本文分成四个部分来澄清大众对其的谬误,并解释了人工智能发展的种种限制。简单而言,要成为电影里那些杀人不眨眼的超级机器,人工智能还有很长的路要走呢。
 
作者:伦敦科技记者Rupert Goodwins、编译:蓝凯柔 Carol Lan
 
非人智能的概念可以被追溯到人类的史前时期。起初是关於神、魔鬼、神灵等等的传说故事,随着时间口耳相传以及文明社会的演进,逐渐演变为魔法与科技的世界。在古老的希腊神话的纪录当中,神与人类工匠制造了许多人形机器人、铜人、傀儡、人造人,而从现存的古文物安提基特拉机械(Antikythera Mechanism)可以推断,早在西元两百年前,人类已经可以设计出有实用价值的类人工智能的工作机器了。
 
没有任何一个时代或文明社会不曾研究、热衷於各式各样的人工智能概念,但直到现在,我们才将无形的理论化为有形、模仿发展成实际技术,能够创造可以轻易超越人类思维能力的机器。在这之前,不意外地,人们对於人工智能的了解都仅止於不切实际的想像。人工智能究竟代表什麽?有了人工智能後会发生什麽事情?这些问题的解答摆脱不了从古至今深受文化影响的假设与推测。
 
我们对人工智能的种种猜测多半是错误的。美国导演史丹利?库柏力克的电影〈2001 太空漫游〉里,一台先进且具有人工智能的高智能电脑 HAL 9000 使计杀害受过菁英训练的太空人;相对而言,比尔盖兹的在 2001 年推出的 Office 小帮手回纹针酷哥(Clippy),个性比前者和善了许多。
 
如今,人工智能已经成长成一个价值数十亿美元的科技产业,无声无息地渗透我们的手机、商业、汽车以及居家生活,有些重要的误解与谣传也差不多该被解释清楚,回到现实世界当中了。
 
误解一:人工智能 = 可以思考的机器?
 
二十世纪中期,当数位计算首度可以被实际运用时,人们对於人工智能的发展抱有极高的期望,认为它能在不久之後也成功被开发完毕。艾伦?图灵(Alan Turing)是众所皆知的人工智能研究者,在他 1948 年发表的论文〈计算机械和智能(Intelligent Machinery)〉里,他大力赞成创造一个能够工作并思考的机器,直言没有任何理由拒绝这样的技术在二十世纪末前出现。科幻小说作家以撒?艾西莫夫在他的小说中创造了马尔地瓦克(Multivac),一台比早期电脑 UNIVAC 更强大、更聪明的超级电脑,在书中被美国人口调查局使用。
 
有许多研究专案专注於复制类似人类思维模式的技术开发,其中大部分利用硬体及软体上的调整与设计,来模拟人脑的架构以及运作方式。十分着名的成就是瑞士洛桑联邦理工学院(?cole Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL)脑科学与思维学院(Brain and Mind Institute)的蓝脑计画(Blue Brain Project)。蓝脑计画在 2005 年成立,目标在 2033 年之前搭建出基本上等同人脑模式的工作模型,最终揭示人类复杂的大脑结构及运作方式。
 
不过,任何大脑模型都会遇到两个问题。第一,人类的大脑实在是太精密而复杂了,它有大约一百亿个神经元以及百万亿个神经突触,没有任何一个是数位化的,这些连结全靠电化学信号的传递,而我们才刚开始深入了解这些分子与生物机能的知识而已。
 
即使是更简单的大脑也比想像中神秘。蓝脑计画目前最具代表性的里程碑,是模拟出幼鼠的部分大脑,这个小小的脑区域可以复制囓齿动物大脑的神经讯息,但已经具有三万一千个大脑细胞──远远不及一个灵长动物大脑的规模。随着神经元数目与神经突触的增加,模拟的难度并不单单只是倍增,而是大幅度地、指数性地增长,完全超乎我们现有科技的范围。
 
这个知识断层导致了第二个问题:目前在学术论坛上,没有一个公认的完备理论来解释「思维」到底是什麽。
 
定义「思维」是人工智能技术最根本的问题,同时也是最困难的问题之一,只有解决了这问题後,才能创造出强人工智能(Strong AI)。致力於发展商用人工智能的人不认为这个问题能在短时间内被解决,更怀疑强人工智能的必要性以及它是否能够带来任何实际利益。不可否认的是,人工智能已经开始从事非常有意义的工作了,而且还将继续纳入更多的技术和工作领域,但要具备全面的感知能力,似乎依然遥不可及。
 
IBM Watson 超级电脑可以说是目前为止最引人瞩目的人工智能电脑之一,它是美国电视益智节目〈Jeopardy!〉的人工智能参赛者。这个电脑系统能够了解自然语言,拥有大量的专业知识,且能透过不同的策略组合来将内部知识资料库和潜在的搭案进行匹配,再对其内部专家的信心层次进行检测和分析,针对问题提出单一而精确的最佳解答。
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