人工智能擁有自我學習與完善能力 人類該如何應對?

發布時間:2019-06-29

如果你的關注重點在人工智能而非圍棋,你的關注點一定不在人工智能與圍棋高手們的較量上,而是人工智能真的已經逆天到要全面超越人類了嗎?

有人認為,既然人工智能通常是指“用計算機完成那些需要人類智能的任務”,那么隨著計算機科技的進展,自然不斷有任務會從“只有人能完成”的單子中被移到“計算機也能完成”的單子中。

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這種情況在歷史上已經發生多次了,而“在圍棋上達到職業棋手水平”只不過是最新的一次而已。計算機也一定會越來越多地接管人類的腦力勞動,就像其它技術接管人類的體力勞動一樣。

然而每個任務都有自己的特點,計算機在圍棋上能夠大獲全勝,并不代表它在各個領域都可以游刃有余。畢竟人還能做許多計算機做不了的事情。

這一觀點是得到了歷史發展印證與檢驗的。很多人想當然的以為,既然人工智能可以勝任如此有難度的工作,那么那些看似簡單的任務更是輕而易舉了,抑或是,人工智能連這么簡單的事情都辦不到,其他的更不用說了。這樣想是不正確的,殊不知由于計算機和人腦在結構和機制上的各種重大差別,任務的難易程度在這兩種系統中有非常不同的次序。

AlphaGo是基于“深度學習”技術的,其圍棋知識不是設計者編進程序里的,而是系統自己從大量的棋譜和對局學到的。這就是說系統的圍棋水平會在沒有人類介入的條件下不斷提高。由于計算機的學習速度遠高于人類,其水平超過所有人似乎只是個早晚的事。如果計算機能學圍棋,那是不是表示其他的任何技能它都可以學習并很快超越人類從業者呢?

而有學者認為,上述這些觀點都有失偏頗,人工智能將會在基本工作原理層面上和人類大致持平,即使計算機在大量具體問題的解決能力上超過人類,并且可以通過學習進行自我提高,人類仍然可以根據其工作原理尋求一種這種的辦法,以保證人工智能的這種精進為人類社會發展而服務,而非反之,對人類造成危害。



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