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别自嗨了,你知道的那些只是假的人工智能!

原标题:别自嗨了,你知道的那些只是假的人工智能!

在科技快速发展的2017年,最火的一个词就是人工智能。但熟悉它的人应该都知道,人工智能的技术,似乎到了一个新的瓶颈,语音识别,机器学习被应用在各种我们能想到的领域,但下一步是什么,怎么做,却几乎毫无进展。瑞士神经学家Pascal Kaufmann最近从神经学的角度对于人工智能进行了分析并发表了长篇论文。文中颠覆了一些常见的人工智能的概念,但却颇有几分道理。小智君根据论文原文整理如下。

为什么人工智能技术止步不前?

如果你去百度人工智能是什么,它是这样回答你的:人工智能是指计算机像人一样拥有智能能力,是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科,可以代替人类实现识别、认知,分析和决策等多种功能。

那么问题来了,如果你想研究人工智能,你就要研究人脑。瑞士神经学家Pascal Kaufmann表示,人工智能今日遭遇困境,是因为如今的公司都把电脑比作电人。然而,电脑对信息的处理、知识的检索,以及对记忆的储存并不能像人脑那样运作。

机器有机器的运作方式,人工智能也不是要让机器像人,有很多人工智能届的常见理论,只不过都是“拟人化”的操作,根本不是我们所了解的那样。

智能与大数据无关,而与小数据有关

首先大数据和人工智能没有什么关系,很多时候大数据的问题在算法上都是很简单的,只是因为数据里面有这些信息,所以可以回答。

比如推荐,也就是看看你喜欢了ABC,那么找1W同样喜欢ABC的人发现其中8K个还喜欢D,然后就把D推荐给你。你觉得这个算法说白了有什么智能的成分吗?如果你要冒出一个新创意,那么大数据根本做不到。

大数据之所以盛行,主要是因为计算机技术的发展,其中海量数据存取效率提高是大数据得到有效应用的前提。

当企业声称利用人工智能来支持下一代产品时,他们在潜意识里指的是大数据、逻辑分析以及自动化的交叉领域。如今所谓的人工智能,通常只是将程序员的个人智力浓缩到源代码之中。

大数据本质上是对海量数据进行归类分析,但人的智能并不需要对海量数据进行分析才能得出结果,我们不应该需要看3亿张照片才能判断某事物是猫、牛还是狗。智能与大数据无关,而是与小数据有关。你看到一只猫,如果能像孩子一样抓住并提取猫的本质特征,从而以后见到猫就能够识别,这才叫做智能。

Alphago并不是真正的人工智能

自从Alphago以后,便冒出来很多围棋AI,精通人类所尊崇的、最苛刻的战略游戏—围棋。但Kaufmann却认为,创造Alphago奇迹的并不是“真正的人工智能”。

“AlphaGo使用的技术能够预测未来10到20个潜在的动作,这并不是成功应战的最高战略布局,”他说,“所以这项测试只是典型的基于规则的战略,而不是真正的人工智能。”

“AlphaGo使用的技术能够预测未来10到20个潜在的动作,这并不是成功应战的最高战略布局,”他说,“所以这项测试只是典型的基于规则的战略,而不是真正的人工智能。”

根据他的说法,机器在游戏规则之外制定策略的能力才能够反映出是否是真正的人工智能。而一旦在游戏之外,Alphago并不能应用都到实际的生活中,甚至在其他的游戏中,也是废柴一个,这根本算不上是智能。

此外,他坚称,“人类行为或人工自动化的能力并不一定说明机器变得更聪明。”以水泵为例。你可以用一个水泵收集水,而不是从河里取水。但这并不是人工智能。它只是手工工作的自动化。人类层面的人工智能应该是能够对新的情况有所预见的。”

人与机器的关键区别在于问问题的能力

根据Kaufmann的说法:人类不需要学习像罗马人杀死其他罗马人那样的东西。人类只需要能够提出正确的问题。人与机器的关键区别在于问问题的能力。”

而机器更多的是用来解决问题的。很多时候,人类不知道如何问正确的问题,因为我们在学校学习时被教导要记住事实,而记住最多事实的人则是成绩最好的人。

他认为,人类需要接受教育应为如何提出正确的问题,并补充说,提出问题是解决方案的一半。“正确的问题不仅会使人类理解大脑的原理并开发真正的人工智能,而且还会让我们在人工智能系统激增的时候保持相关的联系。

不管是未来的教育问题,还是人工智能发展问题,最重要的人要迅速提高智力,只有我们破译了大脑的密码,才能开始揭开人工智能的面纱。而在谈到未来人们如何赚钱以维持生计时, Kaufmann认为社会不应被金钱统治。在许多科幻小说的场景中,他们并没有钱。“你看到蚂蚁群落或其他动物,它们也没有现金。”

在文章的最后, Kaufmann预言如果人类能够持续使用智能机器的话,人类将会加速发展并且它将产生新的物种。人工智能是人类进步的终极工具。

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