停止对人类的迷恋!AI完全模仿人类大脑是在浪费时间

jopen 4年前
   <p style="text-align: center;"><img alt="停止对人类的迷恋!AI完全模仿人类大脑是在浪费时间" src="https://simg.open-open.com/show/63a6c9efb9e29ddbf2db82f002888a6a.jpg" /></p>    <p>有些人认为,人类是按照造物主的形象设计的。当涉及到真正的人工智能(这可能是我们最伟大的发明)时,我们也曾尝试做同样的事情。人工智能的一个典型方法是用数字形式再现人脑。但顶尖科学家表示,灵感将来自其他地方。事实上,试图完美地模仿人类大脑是在浪费时间。</p>    <p>“我们并没有真正了解人类思维”,纽约市巴纳德学院的天文学家 Janna Levin 说,他同时领导了一个关于人工智能技术和伦理未来的小组。“我们认为,通过映射,我们可以理解人类思维,但这并没有实现。”</p>    <p>“当我们不理解人类思维时,我们又如何创造人工智能呢?”</p>    <p>据该小组的人工智能研究人员称,这是一个棘手的问题。我们无法完美地模拟人脑。相反,我们应该把时间花在解锁智力的基本原则上。</p>    <p>Max Tegmark 是麻省理工学院的物理学家,也是生命未来研究所的主任。他说,过于关注大脑只是“碳沙文主义”(此理论认为身为以碳为主体的生物,尚未接触任何地外生命的人类很难凭空想像截然不同的生化理论)。尽管到目前为止科学家们还没有找到它的奥秘,但大脑的运作方式并没有什么神奇之处。“我们太沉迷于大脑的运作方式,”Tegmark 说,“我认为这是缺乏想象力的表现。”</p>    <p>历史证明了他的观点。在维多利亚时代,一位名叫 Clément Ader 的工程师建造了第一个比空气重的飞行器。他模仿了蝙蝠来建造。这些机器不过是两侧有大型蝙蝠翅膀的椅子。Ader 用这个几乎无法控制的装置飞行了几百米。但是,如果他是第一个飞行成功的人,为什么众人只知道莱特兄弟却不知道他呢?</p>    <p style="text-align:center"><img alt="停止对人类的迷恋!AI完全模仿人类大脑是在浪费时间" src="https://simg.open-open.com/show/60d0dfb2bee5abd6af2318ae3ab75690.jpg" /></p>    <p>Ader 第三版的飞行器。虽然它可以维持飞行,但它的蒸汽动力引擎完全无法控制。</p>    <p>尽管用我们自己的形象创造人工智能并不是一种可行的方式,但小组当晚的讨论依然回到生物学领域。正如 Levin 所说,人类智慧和意识仍然是我们最好的例证。</p>    <p>“你可以从生物学中获得灵感,但你绝不能机械地复制它”,非死book 的人工智能研究主管扬·勒丘恩说。“从工程的角度来看,追溯进化将非常困难。”由于进化缺乏能动性,创造出有智力的猿猴靠的不是有意识的努力或决定。相反,我们能走到今天,是因为数百万年的随机突变,让我们活得足够长,能够繁衍后代。最大化或简化我们大脑的智力和推理能力从来都不是问题的一部分。人类的大脑是极其复杂的。它充满了各种机制,可以在子宫里自我配置,还能长期自我修复。机器不需要这些,因为处理配置的过程由人类完成。它只需要接收数据,处理并学习数据。</p>    <p style="text-align:center"><img alt="停止对人类的迷恋!AI完全模仿人类大脑是在浪费时间" src="https://simg.open-open.com/show/63ed66acdd52c1058cfaea972f9e054b.jpg" /></p>    <p>人工智能先驱扬·勒丘恩在 Pioneer Works 的最新“科学争议”小组发表讲话。一起发言的还包括著名物理学家 Max Tegmark 和主持人 Janna Levin,巴纳德学院的天文学家。</p>    <p>勒丘恩解释说,对于更传统的监督学习方法,人类必须在机器自身完成有意义的工作之前,向系统提供数以千计的例子。例如,一个图像识别算法需要看到无数的苹果,才能在照片中识别出一个苹果。第二种方法是强化学习,在这种学习中,人工智能系统或神经网络——与大脑相似的算法——彼此相互训练。这种方法通常只适用于游戏。一个下棋的人工智能可以玩几百万次游戏,了解游戏规则只需要分分钟而已。</p>    <p>但这两种方法都不完美。这两种方法都不会产生一种真正使其理解这个世界的人工智能。在监督学习中,人类仍在做着所有繁重的工作,而那些下棋电脑则一无所知。</p>    <p>“我们用非常愚蠢的方式训练神经网络,”勒丘恩说,“和人类与动物训练自己的方式完全不同。”婴儿在两个月大的时候就知道物体永存性。当他们半岁的时候,他们能凭直觉感知物质世界的运作方式。但我们无法在我们的机器中启动这种无监督的学习(如果有人能成功,那么很可能是勒丘恩和他的 非死book 团队,因为只有大公司才有资源和架构来训练高水平的神经网络)。但在小组讨论中,他耸了耸肩:“我们也没办法做到这一点。”</p>    <p>这就是为什么对人工智能来说,生物基础是至关重要的,而非对人类大脑的完美重构。没有其他模式供程序员参考。人类的大脑是一个科学奇迹,但并不是唯一的答案。这些研究人员需要记住,人类和隐藏在我们头骨中的超级计算机没有什么特别之处,它们不应该试图创造出新的东西。</p>    <p>(英文来源:scienceline 翻译:网易见外智能编译机器人审校:吴曼)</p>    <p>来自: <a href="/misc/goto?guid=4959010933351456095" id="link_source2">网易科技</a></p>