人类曰:人工智能会在这个问题上彻底败北_5
分类:人生感悟 热度:

自AlphaGo两次战胜世界围棋冠军李世石的消息传出后,不少人开始恐慌, 机器人进步这么快,人类未来堪忧!......人工智能真的会取代人类吗?人工智能VS人类智能,到底谁更厉害?作为国内最早将神经科学引入到管理科学领域的学者,浙江大学管理学院神经管理学实验室主任马庆国教授最早提出了神经管理学NeuroManagement的概念,并长期从事神经管理学、行为决策与决策神经科学等领域的研究。对于近日AlphaGo战胜人类的事件,他表示,剩下的几局AlphaGo可能还会赢,但这并不代表人工智能在未来能够完全取代人类。

  不同类型的人工智能,威力不同

  马庆国教授表示,人工智能主要分为A、B两种不同类型,其中,A类是真正意义上的智能。人工智能本身没有创造性,需要人事先设定好所有规则。当遇到问题时,它并不能像人类一样根据周围环境想办法。比如,人在过河的时候发现没有桥,会想出很多方法来解决过河的问题,例如,找木头搭建简易桥。但计算机没有这样的能力,除非人事先给它设定在需要过没有桥的河时,应找木头搭建简易桥。但是,如果周围没有可以搭建简易桥的木头呢?人可以想其他办法,计算机就不行了。

  当然,也可以给计算机设定一些有具体执行方案支撑的抽象一点的规则,但计算机就只能在支撑这些抽象一点的规则具体方案中,找最优对策。没有创新造性,是A类人工智能死结,也是它和人类智能最大的差别。在创造性这一点上,A类人工智能永远跟不上人类智能。

  而对于另一种类型的人工智能,马庆国教授把它称作B类人工智能。他说,B类人工智能是指解决问题的方案,是可以穷举计算的,例如,围棋博弈就是这种情况。你我在比赛中出什么招,理论上是可以穷举计算的(把双方出招过程算完)。如果计算机可以快到你的招一出来,计算机把后面可能的变化都算完了,它直接就能找出最优方案,所以从这个层面来说,人是绝对打不过机器的。

  机器的计算速度非常快,哪怕3-5亿亿次的计算,天河2号计算机只要一秒钟就可以算完了,而人本身根本无法做到。

  尽管计算机可以计算得如此之快,但还是不够解决人们不陌生的大规模的计算问题。例如,货郎担问题:有n个城市,已知城市间的距离,要找出一条最短的路线走遍所有城市(一个城市只能到过一次),如何找出这条最优路线?5个城市,人可以用手工慢慢算,15个城市,人的手工就不行了(15的阶乘次),25个城市,一般的计算机就不行了。

  因此,马庆国教授认为,除了要看计算机的速度,还要靠算法。穷举是最笨的办法。在我们运筹学里的优化中有很多算法是尽量避免穷举计算的。分支定界法(branch and bound)虽然与穷举法没有本质区别,但毕竟会节省很多计算次数。也就是说,人类在创造各种技术提升计算机速度外,也要凭自己的智力构想出更多的算法,包括给计算机设定的有可执行计算支撑的抽象规则。

  这就是B类人工智能,随着计算速度的增长,它一定可以战胜人,因为人没有那样的力量快速做这样的运算。

  AlphaGo愈战愈勇,但始终做不到创造性

  马庆国教授分析称,AlphaGo的算法是深度学习(Deep Learning)算法+蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,它并不完全靠计算机的速度快,因为在技术进步的每个时间点上,计算速度是有极限的,就算是在最快的速度下,也不可能穷尽随n增大的所有可能。所以还必须要有算法。也就是说,AlphaGo的成功是计算机的速度+算法,而这个算法是深度学习加上蒙特卡罗,理解为某一种随机的算法加深度学习算法,二者的结合求优化。

  AlphaGo不是穷举算法,因为要节省计算次数,用穷举算法来不及算,所以它不能保证100%赢。马庆国教授说,只有穷举算法,或者类似准穷举算法,才能够一步步精确的把最优算法找出来,那样才是机器准赢。如果漏掉了一些东西没算,那就也有可能输,但是这是小概率事件,非常少,因为它这个算法中还有一个功能叫学习。

  假设这次输了,它会把输和赢作对比,把这个算法进行自我改进,它的这种学习能力是一个逐渐增强的过程,比赛越多越会赢。而且无论是对方输,还是自己输,他都会总结经验,因此会越来越厉害,但始终做不到创造性。

  人工智能不可能消灭人类

  随着人工智能的迅猛发展,不少人开始担忧,人类未来可能会被人工智能取代。而且早在2014年,著名物理学家史蒂芬霍金也表示,运用人工智能技术制造能够独立思考的机器威胁人类的生存。他对此非常担忧,认为:人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝。

  而马庆国教授却表示,他根本不担忧,并表示,没有这种可能性。

  他说,再发达的人工智能也解决不了创造性的问题,它只能做到你告诉他干什么,他就干什么。当然,人们可以从逻辑上说,创造性也是有规则的,我设计了这个规则,这个机器人不是有创造性吗?但事实上,这不是本意上的创造性,还是按照你设计的规则运行、寻优,在你的规则范围内创造,而在这个规则之外,它仍然不能创造。

  马庆国教授认为,真正的智能(人类智能)是根本说不清楚的,有些人想出新办法,也有些人想不出新办法。但想办法是计算机做不到的,所以他不认为人工智能可以这么快的消灭人或者消灭人类智能。

  人工智能和人类智能最大区别在于工作方式

  对于人工智能与人类智能的区别,马庆国教授表示,人脑真实的智能(人类智能)和计算机(人工智能)最大的区别在于大脑工作方式。

  他说,尽管计算机也叫电脑,但它和人脑的工作方式完全是两回事。无论是存储,还是计算,大脑都是靠神经元、树突、轴突以及突触等相互衔接的结构和多种神经介质,来实现工作的:从神经元前面来的信号,到这个神经元后面出去,上百个甚至更多的连接方式。而不同的连接方式,就可能在工作中形成了不同的意识。当然,关于意识的产生,这也只是我的推测。

  此外,马庆国教授还表示,人类大脑虽然有一个记忆工作区,但根本没有计算机所谓的硬盘器,它的记忆方式跟工作中的脑信号、神经介质等很多东西连在一起,非常复杂。

  目前人类大脑的记忆与工作方式等方面的研究并不完善,所以世界各国不断的实施脑科学实验计划,最新的就是2014年奥巴马政府对此做出的巨量投资,他的投资有以下四个目标:

  第一个目标是治疗脑的一些疾病,比方说老年痴呆等;

  第二个目标是弄清楚所有的神经网路工作图。这个目标有点离谱,因为这个比基因测试可能还要复杂的多。而且人和人之间还有差异,和基因那种稳定性相比,相差很大;

  第三个目标是工作方式,计算机要仿脑怎么仿?我们国家十三五规划里把这个叫做类脑,我们过去提出来的叫做仿脑计算;

  第四个目的是弄清楚意识是如何产生的。这很奇怪,大脑本身是个物质的东西,通过运动竟然产生了意识。而意识在哲学上就是精神世界了。这点至今还未揭秘。

  最后,对于AlphaGo战胜人类的事件,马庆国教授表示,从脑科学和计算科学的角度,AlphaGo只不过是我们科学进步的一个台阶,而且是一个小的台阶,它依赖于计算能力,也就是速度;也依赖于计算方法,但是仅仅靠新方法计算来解决阶乘级的问题,是非常难的,最终还是依靠速度。因此,人工智能

上一篇:中国机器人行业前景广阔 市场需求快速增长_5 下一篇:没有了
猜你喜欢
热门排行
精彩图文