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【峰会TED】凯文·凯利:十大人工智能预言,是必然还是失控?

发布时间:2018-10-15发布人:中国机器人峰会

“人工智能已经到来了,这是一件非常大的事情,我不需要再解释……我在这里跟大家说一说在哪些地方我们视为是边界或者是前沿的领域。”

短短三两句话便言简意赅地点出了本次报告的重点,这位白发满鬓却散发着睿智气质的演讲者,便是业内人称“网络文化预言大师”、“科技商业预言家”的凯文·凯利


他在第五届中国机器人峰会上,为我们带来了关于人工智能的十条前沿观点。听君台上一席话,定能满载而归。







Wired magazine杂志创始主编凯文·凯利



前沿一:创造新的思维方式


“我观察到的问题是,

有的人不理解人工智能,

主要是因为它是不同的思维方式。

在我们的人工智能下,

基本上我们把它解释为IQ,

它是一个单维度的事情,

可能有更高的信号,

从最小的,比如老鼠的人工智能,

越来越大,一直到天才的一个智商,

再到人工智能,这是完全错误的,

对于我们的智能以大小来判断是错误的。”



凯文·凯利认为,

实际上,智能会有更为聪明的一面

“我们现在有人工智能,

它能够超越人,它们有非常长期的记忆力,

在这个方面已经超越了人类。

非常重要的一点,

这是不同类型的一些智能,

他们并不是类似人的智能。”



凯文·凯利指出,

“我们需要发明另外一种思考、思维,

帮助我们解决这些问题。

在人工智能方面我们所做的,

就是创新一种新的思维方式。

这种新的思维方式在自然当中是不存在的,

将会成为最有利的思维方式。”



前沿二:用感知来整合机器人



“我们思考一下我们的前沿,

是把所有不同的思维模式集成在一起。

现在有人工智能了,

我们实现了一种这样的思维:就是感知。

感知,是一种类型的判断。

现在很多工作,其实就是利用这样的感知。”



“机器,我们所制造的机器、人工智能,

就是用这样的感知。

我们还要把其他各种各样的机器整合进去,

整合了之后,

更加的高级,更加的复杂,

这是我们的一个行业的前沿。

我们要领先一步合成这种希望的思维方式,

只有这样才能有更加复杂的集成的智能,

我们还没有到达这一步,

这是我们的科学前沿。”



前沿三:让人工智能成为公用工程



凯文·凯利指出,

还有另外一个前沿,

即“把我们的智力搬到云上去”。


“工业化之后,人们开始使用人工动力。

这个动力成为了商品,每个人都可以购买。

这是一个手摇泵,

要人力泵送这样的水,

现在他们想出来一个点子:

我们是人工智能,

我们购买人工动力,制造一个电动泵。

一个人工电动泵,就这样发明出来了。”

“我们现在有新的所谓的动力叫做人工智能。

把电泵加上人工智能,就变成智能电泵,

乘上1000倍,然后加上1个人工智能,

我们也可以让它具有这种认知功能了!”


“人工智能,可以给我们带来非常大的转变。

我们可以把它放在我们电网上,

我们把这个电网称作云,

所以人工智能可以像电力一样流动,

有云电网,你可以购买这样的人工智能。”



“传统的东西再加上人工智能就是新领域,

这就是一般创业者的方向。

前沿就是

让人工智能成为一个公用工程或大宗商品,

每个人都能够获得,

这将是非常有利的变化。”



前沿四:人工智能的情感



“这种看上去非常复杂的情感,

但是我们后面发现情感并不是太难。

基本上的情感,

我们都可以通过软件进行追踪。

软件可以精准识别26个不同人的情感。”



“机器能够识别我们,

能够理解我们的情感,

他们也可以来进行响应,

机器也有很强的情感。

我们和机器人、人工智能有了情感纽带,

他们会给我们他们的情感。”



前沿五:可解释的人工智能



“另外一个人工智能的领域,

像道德问题,

让机器人也能够为我们做出决定。

其中有一个前沿,

就是使人工智能可以解释,能自圆其说

让他自己解释自己能够帮助我们,

或引导我们了解他

到底怎样做出符合道德的决定。”



这是神经网络,信息进入后,

有各种不同的层面,

最后得出一个答案。



“这是一个简单化的版本。

也许会有100万这样的节点,有11层,

它可以自己在中间做出一些决定。

我们这里一个前沿就是找到一种方式

使我们人工智能对我们来说更透明化

或是我们能够训练他们做出更好的决定

就是说这个决定是我们允许的。

另外有一个人工智能是进行检验工作

他检查他的神经网络内部的点,

确保我们能够理解人工智能做决定的过程。”


此外,

有另外一种人工智能

透视人工智能的内心。


“这是帮助人工智能做出决定,

这个决定是我们作为社会能够批准的,

这样一个让人工智能自己解释自己的过程,

其实也能够帮助人类在道德方面做得更好。”



前沿六:小数据



“人工智能的一个课程就是神经网络课程,

其实需要很多的培训,

需要很多的数据点、很多的例子,

甚至数十亿的数据。”



“前沿就是

让人工智能只需要小数据就能够学习

这确实是一个颠覆性的,

能够让我们现在的技术有颠覆型转变。

大公司将没有优势,

创业公司可以用小数据。”



前沿七:人工智能的创造力



“有很多的信息,不仅仅是人能做,

我们培训机器人以及人工智能也能够做到。

谷歌有Alphago是一个人工智能,

谷歌最近做的事情,

并没有教会人工智能怎么样去打游戏,

他让机器人学习如何打游戏,

让机器人以视频的方式展示游戏情况,

然后人工智能自己一边看一边学习,

不停尝试,不断改善自己的游戏表现,

比如300、3000次游戏循环之后

他学会怎么打游戏了,

这就是人工智能的学习,这是非常深入的,

大家可以看到这是非常具有创意的行为。”



“这种创意的行为过程

是你学习如何学习这样的事情。

所以以Alphago来讲,

大家可能也会记得在第三场,

第37步棋时候,它打败了李世石。

这对于人工智能也是有创造性的,

对于这招棋,大家会同意,

可能没有哪个人会下出来,

它有创意,但是以不同的方式,

跟我们人在创意上是有所差异的。”



“这是一张人工智能绘画的图,

由深度学习的算法生成。

从这个例子来讲人工智能会实现创意,

但是方式跟我们人有很大不同。

对人工智能来讲,

创意可能跟人有所不同,

跟我们自己的创意是不一样的。”



前沿八:跟人工智能沟通




“这是一部电影,说到了未来人机交互。

我们的身体会更多地成为我们的密码,

会成为我们互动界面的储存设备,

有我们所谓的对话交互,跟设备沟通,

这是前沿。”



“这是一个及时的翻译,

是我们的所谓的中英文的同声传译。

这些最终的终极界面会是虚拟现实。

我们实际上可以能够用我们一些体态

进一步进入我们电脑内部,

我们可以创造出虚拟现实。

我这里要补充一点,

人们会奇怪当我们的设备、汽车

正在进行无人驾驶的时候我们怎么做,

我们实际上可以在汽车内部进行虚拟现实。

不仅仅是沟通、讲话,还是有体态,

包括身体语言的沟通,这是一个前沿。”



前沿九:充分利用机器人



凯文·凯利谈到,

还有一个大家非常关注的就是利用。

“我们如何把人工智能和机器人利用充分

包括我们的一些家庭的工作、国家的事业

都可以用机器人来做。”



“我最喜欢的新机器人是种生菜机器人,

这个机器人做的是精准农业。

很多的一些人所做的岗位,

效率是非常重要的,

那么这些任务,会被机器人取代。

同时,我们让人主要做创新的事情,

其他效率的事情交给机器人做。”



“所以这就是我们发展的一个方向,

未来会有更多这样的岗位和任务。

每一个任务都有一些作业,

有些作业可以交给机器人做。

我们界定一下哪些岗位相对来说更低效,

哪些岗位更适合机器人。”



“这张图涉及到历史上象棋的举动,

对于卡斯帕罗夫,

他们形成了一个所谓的象棋同盟,

可以作为一个人去下象棋,

也可以作为人工智能下象棋,

这样一种自由国际象棋的联盟成立,

实际上就是团队加上机器。

他们将会有不同的思维方式,

能够最大化利用各方的智能。

这种情况将是未来发展的一个重要方向,

是部署我们工作重要的发展方向。

我们与机器携手,而不是与机器对抗。”



前沿十:从人工智能到人工智能




凯文·凯利强调,

未来20年,我们将会有全球层面的合作


“像脸谱网有20亿人的链接,

这种合作达到一定的层级,

这也是星球层面进行的合作和共享。

20亿的人,再加上剩下50亿人,

加到一起之后

我们得到了所谓的人工智能网络

这将是一个真正的一个前沿,

我们可能能够进行构建网络,

人工智能和人类沟通,人和人工智能,

人工智能和人工智能,都可以沟通。”



凯文·凯利表示,

人工智能是一个不断改善的过程

它是一个良性循环。

同时,他提醒道:

“我们总是认为人工智能尚未开始,

人工智能是悄然发生的,

发展速度非常之快的。”



展望未来,凯文·凯利认为,

我们自己正好身处人工智能的第一天,

甚至在它的起步阶段。


“我们在路上,还没有真正开始。

如果想象一下2047年之后,

30年后今天我们到这里,

我们再回顾,人们会说天啊,

我希望我有能力参与这其中。”


凯文·凯利表示,

我们正好身处人工智能起步阶段,

一些看上去比较容易的事情,

有很多业务的机会,

可能就摆在我们面前,

这些其实对我们来说是生逢其时。


我们正站在人工智能时代的开端,

这是发现机遇、把握时机最好的时代。

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