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时政热点:人工智能发展

时政热点:人工智能发展

人工智能可谓当今社会的“明星”,许多国家都制定了人工智能发展计划。但人工智能的发展并不完全是一个技术问题,其对人类社会的改变是多方面的,影响也是深远的。

什么是人工智能?我们稍微作一个定义:人工智能就是对人类智能的模仿,并力图实现某些任务。它主要包括三方面的内容:

第一个是计算智能,涉及快速计算和记忆存储能力。在计算机科学家看来,人工智能首先是计算行为,即涉及数据、算力和算法。

第二个是感知智能,涉及机器的视觉、听觉、触觉等感知能力,即机器可以通过各种类型的传感器对周围的环境信息进行捕捉和分析,并在处理后根据要求作出合乎理性的应答与反应。

第三个是认知智能,即指机器具备独立思考和解决问题的能力。现在的人工智能主要停留在第一和第二层次,认知智能涉及深度的语义理解,还是非常难做到的。

应该看到,人工智能不仅是科技界的热闹,而且是社会科学界需要关心的一个重大问题。我提出一个概念,叫“赛维坦”。政治学中有个“利维坦”,这是古代的一个巨兽,后来被霍布斯用来指代国家,形容国家无所不能。我把“利维坦”的L变成S,意指科学。科学很强大,但我们人类要驯服它,不能让它给我们找麻烦。这就需要在伦理、法制等多个维度上进行更多思考和实践。

超人工智能的“奇点”,有可能在什么时候出现

我经常会在演讲中作问卷调查,例如会问听众大概什么时候了解到人工智能。很多人都会讲到阿尔法狗和李世石的对决。实际上,绝大多数人理解的第一波人工智能浪潮,已经是世界范围内的第三波了。

第一波发生在1950年至1970年,当时的主要工作是计算机科学家在从事机器推理系统,同时发明了早期的神经网络和专家系统。这一时期的理论流派被称为符号主义。

第二波出现在1980年至2000年。我们现在讲的统计学派、机器学习和神经网络等概念,在这一阶段都已提出。此时的主流理论流派被称为联结主义。

第三波是在2006年之后,主要得益于大数据的推广。谷歌利用大数据成功地对流感进行预测,引起了卫生部门的关注,这是大数据和人工智能密切关联的一个重要例子。在这一波浪潮中,人工智能技术及应用有了很大的提高,以神经网络为中心的算法取得突破。

关于人工智能,有三个相关概念需要弄清楚:第一个是弱人工智能,第二个是强人工智能,第三个是超人工智能。弱人工智能是专用人工智能,很难直接用在别的场景中。现在很多科学家的理想目标是强人工智能,这样的通用人工智能可以迁移到其他应用场景中。超人工智能则是指超过人类的智能,现在还不存在,我也希望它永远不要存在,否则就会对人类的意义进行颠覆。

但是,美国科学家、发明家库兹韦尔认为,通用人工智能在这个世纪的30年代或40年代有可能超过人类,并把这一个时间点看成“奇点”。为此,还专门成立了极具创新力的奇点大学。

英国牛津大学的未来学家博斯特罗姆也认为,超级智能在未来超过人类是非常有可能的。他把超级智能分为三种形式:一是高速超级智能,二是集体超级智能,三是高素质的超级智能。

高速超级智能跟人脑相似,但速度要快于人脑的智能。用博斯特罗姆的话来讲,高速超级智能可以完成人类智能做的所有事情,但速度会快很多。

集体超级智能由非常多数量的小型智能组成,并且在许多通用性领域,这种智能的整体性能大大超过现有的认知系统。集体智能最擅长解决被分为各个子问题的问题,可以同时找到并单独验证各个子问题的解决方案。博斯特罗姆认为,集体超级智能的整合方式可以是松散的,也可以是紧密的,即可以形成一个统一的智能体。

高素质超级智能和人类大脑一样快,但聪明程度与人类相比有质的超越。这种高素质智能同人类智能相比,就像人类智能与大象、海豚、猩猩的智能相比一样。博斯特罗姆认为,未来的超级智能可以获得一套新的认知模块,并通过复杂知识工程的建构使得通用智能获得新优势。

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