《AI 3.0》:不要高估人工智慧的進步,低估人類自身智慧的複雜性

AI,即人工智慧,從誕生起就備受爭議。機器人會有感情嗎?機器人會造反嗎?現在都還沒有準確的定義。但是不可否認的是,人工智慧的出現解決了許多我們以前很難完成的事情;同時也加快了產品的生存速度,加速了資本的流動。

《AI 3.0》:不要高估人工智慧的進步,低估人類自身智慧的複雜性

人工智慧發展到今天,已經和我們的生活息息相關,成了我們生活中不可或缺的一部分。我們生活中的一切都充滿著人工智慧的存在:天貓精靈、小度、工廠裡面的自動化裝置,各種多功能機器人、人臉識別等等所有的一切都屬於人工智慧領域。現在很多公司和企業的客服電話,最開始基本上都是人工智慧,然後實在解決不了才會給你轉人工。

《AI 3.0》:不要高估人工智慧的進步,低估人類自身智慧的複雜性

就最近而言,我們最近一次感覺到機器人威脅的還是,阿爾法圍棋事件:

《AI 3.0》:不要高估人工智慧的進步,低估人類自身智慧的複雜性

2016年3月,阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰,以4比1的總比分獲勝;

2016年末2017年初,該程式在中國棋類網站上以“大師”(Master)為註冊賬號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決,連續60局無一敗績;

2017年5月,在中國烏鎮圍棋峰會上,它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰,以3比0的總比分獲勝。

圍棋界公認阿爾法圍棋的棋力已經超過人類職業圍棋頂尖水平,在GoRatings網站公佈的世界職業圍棋排名中,其等級分曾超過排名人類第一的棋手柯潔。

一個機器人打敗了世界圍棋大師,是多麼恐怖的事情,那麼

未來還需要人們自己下圍棋嗎

所以現在關於人工智慧出現了三種大家較為認可的威脅論:

生存威脅論、失業威脅論、機器威脅論。

這三種威脅論是現在最為流行的三種關於機器人即人工智慧不斷髮展對我們的影響。

簡單的來說一下機器威脅論:

機器人傷害人的案例在歷史上早有發生。

世界上首例機器人傷人事件發生在1978年日本廣島的一家工廠,切割機器人在工作時發生異常,誤將一名值班工人當作鋼板進行操作。

隨後,1979年一位年僅25歲的美國福特工廠裝配線工人Robert Williams,在密歇根州的福特鑄造廠被工業機器人手臂擊中身亡。

2016年11月,中國深圳高交會上,名叫“小胖”的機器人突發故障,在行進中碰撞到人和玻璃,一度引起網友恐慌,認為是“首例機器人‘造反’事件”。

《AI 3.0》:不要高估人工智慧的進步,低估人類自身智慧的複雜性

如今,智慧機器的運用場景越來越廣泛,機器威脅不僅僅停留在工業機器體型龐大和工人操作不慎這些外在方面,還在於機器自主化程度地提升所做出的不符倫理道德的決策。但是這一切都不是我們該考慮的問題,天塌了還有高個子頂著。

人工智慧現在正深刻地影響著我們的生產與生活,甚至關係到人類未來的前途命運,但究竟什麼是人工智慧?人工智慧背後的原理是什麼?從問世到演化至今,人工智慧經歷了怎樣的歷史變遷?當下人工智慧的能力邊界在哪裡?人工智慧與人類智慧的差異是什麼?未來人工智慧又將面對什麼樣的挑戰和機遇?關於這些疑問,《AI 3。0》將為你一一揭曉答案。

《AI 3.0》:不要高估人工智慧的進步,低估人類自身智慧的複雜性

本書出版於2021年2月,由四川科學技術出版社出版,作者梅拉妮·米歇爾 。

梅拉妮·米歇爾

波特蘭州立大學計算機科學教授,曾在美國聖塔菲研究所(Santa Fe Institute)和洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)工作,主要的研究領域為類比推理、複雜系統、遺傳演算法等。在聖塔菲研究所時,米歇爾主導了複雜系統領域的研究工作,並教授了相關的線上課程。她的線上課程《複雜性入門》已經被近30 000名學生選修,成為Coursera排名前50位的線上課程之一。

米歇爾擁有密歇根大學計算機科學博士學位,師從認知科學家和作家侯世達(Douglas Hofstadter),兩人共同建立了Copycat程式,該程式可以在理想化的情境裡進行創造性的類比。米歇爾還是知名暢銷書作家,著有《複雜》(Complexity: A Guided Tour)《遺傳演算法導論》(Genetic Algorithms)等。

本書源自米歇爾多年來對人工智慧領域發展真實狀態的記錄,她在書中透過5個部分揭示了“現在的人工智慧可以做什麼,以及在未來幾十年我們能從它們身上期待什麼”。作者透過對視覺識別、遊戲與推理、自然語言處理、常識判斷這4大人工智慧領域的熱門應用的發展現狀和侷限性的探究,釐清了人工智慧與人類智慧的關係,書中關於人臉識別、無人駕駛、機器翻譯等方面的案例分析都充滿了巨大的啟示!

《AI 3。0》是智慧覺醒的啟蒙,將掀起第三波人工智慧熱潮!《AI 3。0》所要傳達的觀點是:我們人類傾向於高估人工智慧的進步,而低估人類自身智慧的複雜性。

既然人工智慧的發展已經勢不可擋那麼我們只能盡力做到最好,畢竟人定勝天。