| 首先，我覺得建立在計算機(jī)上的人工智能，很難達(dá)到人類的思考水平，因為他們壓根就不屬于相同的理論結(jié)構(gòu)體系。想通過算法的數(shù)據(jù)與優(yōu)化原理去探索生物細(xì)胞構(gòu)成的龐大的混沌體系，感覺不是一個存在的解。所有計算機(jī)能模擬出來的前提是我們對那些東西已經(jīng)了如指掌，本就徹底知曉構(gòu)造的理論，所以當(dāng)計算機(jī)能夠達(dá)到智能水平的時候，我覺得那水平一定比人類的智能強(qiáng)很多，人類智能相對于他來說，只是一個子集，那個時候也許不屑于模仿，因為早已超過。
其次，從進(jìn)化角度講，生物行為與神經(jīng)系統(tǒng)有著密切聯(lián)系，神經(jīng)是行為的信號系統(tǒng)，行為是神經(jīng)的根本目的。人腦由800多億個神經(jīng)元組成，神經(jīng)元的運作機(jī)理并不復(fù)雜，但巨量神經(jīng)元按某種規(guī)則組合后卻能產(chǎn)生高智能，量變產(chǎn)生質(zhì)變，也許人工智能也必須要達(dá)到某種“數(shù)量”才能夠真正變得跟人一樣智能吧。其實我覺得AI研究一直缺乏動機(jī)，我們研究AI到底要解決怎樣的一個問題，大家都沒有統(tǒng)一的答案，自然也就沒有正確的答案。
我覺得下一步，應(yīng)該建立不同規(guī)模專有交流網(wǎng)絡(luò)，讓不同機(jī)器共同學(xué)習(xí)，達(dá)成一定的共識，模式就像學(xué)校一樣，但師生關(guān)系并不固定。感覺傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)像把嬰兒放在一個特定環(huán)境中，通過與環(huán)境的互動來培養(yǎng)應(yīng)激反應(yīng)，但應(yīng)激反應(yīng)畢竟不是知識；而符號AI的加持類似于讓孩子上學(xué)，教給很多先驗知識，其大腦結(jié)構(gòu)又能根據(jù)現(xiàn)有知識來理解更多知識。
但問題是很多人類的符號和智能源于感覺和欲望，比如痛覺，食欲。如果不能把一切都關(guān)聯(lián)起來，這系統(tǒng)樹就是個無皮的死樹。所謂符號是行為的一個特殊子域，記憶是行為的一個后演功能，以產(chǎn)生復(fù)雜行為。記憶的大部分是不可描述的，可描述記憶是很小的一部分。符號主義的作用域，不超過可描述的記憶范疇。猴子沒有語言符號，更沒文字符號，難道它沒智能嗎？人與猴子的差別無非是大腦皮層細(xì)胞規(guī)模的區(qū)別。
所以，現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)，如果有無限多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無限的算力，實際上是可能達(dá)到強(qiáng)人工智能的。但是很遺憾這是一個隨著知識的復(fù)雜度指數(shù)增長的過程。而符號主義的本質(zhì)在于overfitting，用一個100%的概率剪枝掉大多數(shù)不必要學(xué)習(xí)的情況，是一種優(yōu)化思路。盲目地用符號去貼近人的思考過程是一種非常膚淺的做法，和現(xiàn)行的AI沒有本質(zhì)上的區(qū)別。如果不能讓AI學(xué)會什么時候該合理地overfit，單純引入符號并不能解決有多少人工就有多少智能的問題，離真正的強(qiáng)人工智能就永遠(yuǎn)隔層紗。
另外，這次人工智能浪潮之所以沒有像上次那樣狼狽不堪，主要得益于現(xiàn)在是互聯(lián)網(wǎng)時代，互聯(lián)網(wǎng)巨頭賺的錢已經(jīng)過剩了，反正燒給人工智能玩玩也不心疼。人家出錢的都不心疼，其他外人自然沒有什么閑話可說的了。人首先是生物，真正能理解人的只能是另一個生物或者生命。
所以，要想達(dá)到理解人的智能方向是人工生命，而不是直接人工智能，人工智能只是人工生命的附屬產(chǎn)物。一個從事金融的朋友，她說目前最大的焦慮就是開始認(rèn)知到，自己眼前的工作在未來是完全可以被人工智能取代的。所以現(xiàn)在想來擇業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，大概是盡量去選擇那種暫時無法被“新機(jī)器”取代的工作。始終去尋找和挖掘自己在某種意義上的不可替代性，很重要。 |
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