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机器与人类智能的差距

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  •   vansl · 86 天前 · 1786 次点击
    这是一个创建于 86 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    搜了一下还没人发,那么...v 站固定节目,王垠最新博客:机器与人类智能的差距

    这是王垠一个月内第二篇与人工智能相关的文章,之前那篇 中国人的信任危机 更直言 AI 是“骗”,不过他也没有否定一些机器学习应用的作用。

    我完全认可他的观点。说一下我的想法,在看不见王垠借此观点谋利的前提下,我们只能认为他是出于善意说出这些会让许多人听了不舒服的话。那他是出于什么善意呢?最新这篇文章不似之前那篇那般措辞激烈,站在原理角度谈了许多,结尾部分有一句“真正的 AI 其实没有起步,AI 专家们忙着忽悠,根本没人关心其中的本质,又何谈实现呢?”。没错,可见王垠也希望实现 AI 专家口中真正的人工智能————有思考或至少理解能力的智能客服、自动驾驶......谁又不会乐见这样的增进人类福祉的技术呢?但现在的风气,gov 的政策导向、媒体与专家的鼓吹、科技公司资源的投入,推着整个社会在“假 AI”这条路上越走越远。但就算在这条路上走上一万步,我们也没有离“真 AI”更靠近一步,相反更可能是背道而驰,就从资源角度看,社会总资源有限,投入“假 AI”的资源越多,“真 AI”就越遥遥无期。当然如果这些投入有相应的产出那至少“于当下”是值得的,但我很怀疑能否有相称的回报,不奢求实现 AI 专家口中的图景,单维持前些年那样各类机器学习应用的大爆发就不太可能。我还不知道出路在哪,也许是研究脑科学、探究智能的本质,但反正不应该是现在这样。

    9 回复  |  直到 2019-09-15 18:04:43 +08:00
        1
    niubee1   86 天前   ♥ 1
    现在而今眼目下的 AI 算法, 多是基于统计学的东西, 离“智能” 差得还是有点远
        2
    rogwan   86 天前 via Android
    在干活的专家们对此非常没有信心,围观的砖家们对此非常有信心。
        3
    blless   86 天前 via Android
    你想想你自己所谓的学习是不是在统计分析提取一些关键信息?然后也根据自己统计做一些判断?你觉得自己真的智能吗?
        4
    caomu   86 天前 via Android
    侯世达也表达过差不多的意思
        5
    smdbh   86 天前
    那如何判断各大公司 AI 大神的水平呢?
        6
    Hellert   86 天前
    要实现那种智能,觉得还是研究生物技术靠谱点。

    AlphaGo 战胜人类,我一直觉得这没什么可吹的,因为下棋这事,路径都是可穷举的,也许是我不懂。
        7
    cmdOptionKana   86 天前   ♥ 1
    @Hellert 国际象棋电脑击败人类之后,为什么要隔这么多年围棋电脑才能赢人类。AlphaGo 为什么那么轰动,因为围棋是不可以穷举的(至少目前的电脑运算速度不行),AlphaGo 用的不是穷举或类似穷举的方式。
        8
    jedicxl   86 天前
    不能算骗,是对人类学习过程的模仿
    人类的学习过程也是信息的粗暴收集到了一定程度才开始质变
    人工神经网络这个名称已经足够直白的表达了人工智能的发展过程了,就是仿生

    和 GOV,和专家,其实没楼主你提的那么多猫腻,在没有明显更好的人工智能发展理论前提下,多条路中,当前这条路被大家选择了,仅此而已,和现代科学其他门类的发展过程没啥不同
        9
    jedicxl   86 天前
    看完了王垠的文章,再来补一点:

    王垠有这样的看法,我觉得还是知识面窄的缘故。人不是天生能理解自己接收到的信息(比如视觉所获)的,物体的远近(空间感)、外形颜色尺寸(平面信息)味道声音,都是在出生几个月之后逐渐掌握的。人类婴儿在 6 个月(似乎是,记不清了)前,总能被大人双手持物身前身后的变换而逗乐,不是宝宝单纯觉得好玩,是因为此时 TA 还无法理解手背在身后是“藏”了起来,而以为是消失不见了。看到消失的东西突然又出现,这种魔术让 TA 着迷而已。
    人从出生到成年,对周围环境信息的接收、处理是不断进化的,所依靠的就是不断的与大人、与环境交互。同样的信息不断的重复,有差异的信息不断的强化加深理解,最后才能在青春期结束后形成稳定的大脑皮层。人类尚且需要十多年复杂密集的交互与强化才能形成合格的智能,对人脑粗劣模仿的人工智能会需要多久?

    科学从来都不是单学科雪中独行,都是多学科你帮我我扶你最后大家一起发大财。物理学上的发现最后帮助生物大发展,生物学仿生领域的不断开拓又反过来对物理化学各学科促进了飞跃,例子多了去了。人工智能的发展离不开生物学、医学,生物学和医学发展离不开物理技术(隧道扫描电镜、荧光蛋白标记、MRI 技术)的进步、物理技术的进步离不开材料学,材料的发展离不开高分子物理、化工工业和仿生技术,整个科学体系交叉的极为密集,任何单独一个门类都可能由于八竿子打不着的门类的新发现而有大发展。
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