人工智能沒那么簡單 這些誤解你有嗎？

　　最近，人工智能成為了又一個大的風(fēng)口，幾乎街前巷尾所有的人都在討論人工智能，但有的時候，小智君真的聽不下去，連一些基本的常識，也總是有人搞錯。所以今天小智君來替大家梳理，那些年你誤解的人工智能。

　　人工智能到底是什么?

　　人工智能是對讓計算機(jī)展現(xiàn)出智慧的方法的研究。計算機(jī)在獲得正確方向后可以高效工作，在這里，正確的方向意味著最有可能實現(xiàn)目標(biāo)的方向，用術(shù)語來說就是最大化效果預(yù)期。人工智能需要處理的任務(wù)包括學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃、感知、語言識別和機(jī)器人控制等。

　　常見誤解

　　“人工智能只是算法”。嚴(yán)格說來不算是誤解，人工智能的確包含算法(也可粗略定義為程序)，它也包含計算機(jī)中其他的應(yīng)用。當(dāng)然，人工智能系統(tǒng)需要處理的任務(wù)相比傳統(tǒng)算法任務(wù)(比如排序、算平方根)復(fù)雜得多。

　　“它是一個特定技術(shù)”人們經(jīng)常會看到新聞報道中人工智能與基于規(guī)則的專家系統(tǒng)被混為一談?，F(xiàn)在，人工智能經(jīng)常會與多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混淆。這有點像把物理和蒸汽機(jī)的概念搞混了。人工智能探究如何在機(jī)器中創(chuàng)造智能意識，它不是在研究中產(chǎn)生的任何一個特定的技術(shù)。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是一碼事么?

　　機(jī)器學(xué)習(xí)它是人工智能的一個分支，探索如何讓計算機(jī)通過經(jīng)驗學(xué)習(xí)提高性能。深度學(xué)習(xí)是一種特定形式的機(jī)器學(xué)習(xí)，訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)近年來非常流行，引領(lǐng)了圖像識別和語音識別等領(lǐng)域的突破性進(jìn)展。它們的關(guān)系如下圖：

　　常見誤解

　　“機(jī)器不能學(xué)習(xí)，它們只能做程序員告訴它的事情”。這顯然是錯的，程序員能夠告訴機(jī)器如何學(xué)習(xí)。Samuel 是一個優(yōu)秀的跳棋玩家，但他的程序很快就通過學(xué)習(xí)超過了他。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)的很多應(yīng)用都需要大量數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。

　　“深度學(xué)習(xí)是一個新領(lǐng)域，已經(jīng)代替了機(jī)器學(xué)習(xí)的地位”。事實上，深度學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究者中間已經(jīng)被討論了超過二十年。最近深度學(xué)習(xí)的發(fā)展是由相對較小的算法改進(jìn)以及大數(shù)據(jù)集模型和計算機(jī)硬件發(fā)展驅(qū)動的。

　　弱人工智能和強(qiáng)人工智能的關(guān)系

　　“強(qiáng)人工智能”和“弱人工智能”概念是由 John Searle 最先提出的，是他對人工智能研究方向的兩個假設(shè)。弱人工智能假設(shè)機(jī)器可以通過編程展現(xiàn)出人類智能的水平。強(qiáng)人工智能則假設(shè)機(jī)器出現(xiàn)意識，或者說機(jī)器思考和認(rèn)知的方式可以用以前形容人類的方式來形容。

　　常見誤解

　　“強(qiáng)人工智能是人類智力級別通用人工智能研究的方向”。這個解釋具有代表性，但這不是強(qiáng)/弱人工智能概念被提出時的本來意義。同樣，“弱人工智能”被認(rèn)為是針對特定領(lǐng)域，執(zhí)行特定任務(wù)的人工智能研究，如語音識別和推薦系統(tǒng)(也稱工具 AI)。雖然沒有人具有最終解釋權(quán)，但這種語義的轉(zhuǎn)換可能會造成不必要的混亂。

　　人工智能與機(jī)器人的發(fā)展會取代大量人類的工作嗎?

　　一些研究表明在未來美國將近一半的工作在自動化面前會變得很脆弱。2008 年經(jīng)濟(jì)蕭條之后就業(yè)率的緩慢恢復(fù)，生產(chǎn)率與停滯不前的工資之間的差異化增加了自動化的進(jìn)程。隨著人工智能與機(jī)器人的持續(xù)發(fā)展，更多的工作將受到影響看起來不可避免。大量的失業(yè)并不是必然的，但這可能會造成經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的巨大轉(zhuǎn)變，需要想出組織工作與酬勞的新思路。

　　常見誤解

　　“機(jī)器人的工作越多意味著人類工作越少”。工作不是零和(zero-sum)的：由一對機(jī)器人協(xié)助的工人可能更具工作效率，也因此需要更多這樣的工人。沒有機(jī)器人的幫助，一些領(lǐng)域的工作由人類完成可能不具備經(jīng)濟(jì)效益，或者一些工作單獨的人或機(jī)器無法完成。同樣，就像涂刷匠的刷子與滾筒：如果使用針尖大小的刷子一點一點的涂刷，我們就雇不起涂刷匠來涂刷一整間屋子了。

　　AI一定無法擁有與人類一樣的感性

　　其實人類本身也可以說是一種生物機(jī)械，本質(zhì)上與機(jī)械是沒有區(qū)別的，與計算機(jī)一樣存在于物質(zhì)世界，遵從物理法則。所以AI并不只是輸入代碼的工具，也可以產(chǎn)生情感。

　　常見誤解

　　“AI只是機(jī)器，根本無法形成自己的思想”。紐約大學(xué)心理學(xué)家Gary Marcus表示，幾乎所有AI相關(guān)業(yè)者都認(rèn)為，機(jī)械最終會超越人類。部分對此抱有懷疑的人多認(rèn)為使AI擁有人類般的感性是不可能的，或是說人腦有一些本質(zhì)上獨特的東西等等，但這些觀點卻并沒有什么說服力。

　　我們能解決一切AI的控制問題

　　當(dāng)我們制造出一個比人類聰明的AI的時候，我們將面臨能否控制它的問題。比如，事先設(shè)置“應(yīng)該取悅?cè)祟悺钡某绦?，使其只擁有作為人類的工具的功能，在代碼中寫入對人類的愛與尊敬這樣的概念等等。另外也有觀點認(rèn)為，為避免其世界觀過于單純，應(yīng)該寫入接受智慧的、文化的、社會多樣性的程序。但以上都是在想用簡單的語言來給AI植入人類復(fù)雜的價值觀。

　　常見誤解

　　“AI像計算機(jī)一樣完全可以被人類控制”。有很多認(rèn)為AI和計算機(jī)一樣，它的一切行為都在人類的控制范圍內(nèi)，AI是人類發(fā)明的一定有控制它的方法?？墒且坏〢I通過機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生自我意識，那么它的行為就可以像正常人一樣，是不完全受控制的。

　　這是最大的一個誤解，AI產(chǎn)生意識甚至有自我驅(qū)動的行為，并不代表這它會毀滅人類。人也分好人壞人，是因為我們被這個社會灌輸?shù)摹皟r值代碼”不同，超級AI不是一誕生就要毀滅人類，我們也和這個世界上的萬物和平共存。

　　總而言之，AI會產(chǎn)生大量新的生產(chǎn)方式。 隨著AI的進(jìn)化，人類將駛向更多未來的可能性。消除了這些誤解，是不是對人工智能有了更客觀的認(rèn)識?