人工智能，其实还有点“笨”（关注·关注“人机大战”(下)）|微软|处理器_凤凰资讯
人工智能，其实还有点“笨”（关注·关注“人机大战”(下)）
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一般的人工智能被定义为企图了解智能本质，通过模拟、延伸和扩展人类智能，产生具有类人智能的计算系统。经过半个多世纪的努力，在很多领域取得了一连串里程碑式的重要突破。比较著名的包括1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军，2011年IBM超级计算机沃森（Watson）在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军，当然也包括此次AlphaGo赢了人类围棋高手。
原标题：人工智能，其实还有点“笨”（关注·关注“人机大战”(下)）本报记者　余建斌《
版）在日前举行的德国汉诺威国际信息及通信技术博览会上，一位工作人员和小机器人进行互动。谷歌“AlphaGo”和韩国棋手李世石的人机大战尘埃落定，但人工智能的进化之旅才刚刚启程。人类为何要研究人工智能？人工智能会不会有一天超过人类成为“超级智能”？我们应该以什么样的心态来看待人工智能的突飞猛进？“阿尔法狗”用3000万局“自我对弈”数据来训练，靠的是“题海战术”人机围棋大战引人注目，展示了人工智能惊艳的一面。阿里云人工智能业务总监初敏博士认为，如果看一下背后的技术原理，AlphaGo其实也不是那么神秘，本质上与约20年前战胜国际象棋冠军的“深蓝”计算机一样，是一个超大规模的搜索问题。有所不同的是AlphaGo采用了当下非常热门的深度神经网络，以及深度神经网络跟蒙特卡洛树搜索算法的结合。AlphaGo能成功的秘诀在于强大的计算能力和大量的训练数据，互联网的普及也把大量围棋对弈的过程和棋谱电子化了。专家介绍说，人工智能的核心是机器学习技术，通过算法使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从上世纪80年代末以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：浅层学习和深度学习。深度学习是机器学习的一种，本质上就是人工神经网络。它模仿人类大脑行为的神经网络，更接近于人类的学习方式。初敏说，深度神经网络最初是在语音和图像两个领域获得很大成功，目前正被用于更广泛的领域。AlphaGo的成功再次证明深度神经网络强大的学习能力。浙江大学计算机科学与技术学院教授蔡登说，AlphaGo用了3000万局“自我对弈”数据来训练，对计算机来说这是一个时间比较短的过程。对人来说，即使每局只要15分钟，可能也要800多年才能下完。AlphaGo利用了全世界最大的谷歌计算平台，整合大量芯片处理器的计算能力，进行技术创新、整合和优化，从算法创新方面对于计算机围棋有很大意义，对于广义的人工智能可能谈不上太大创新。不过，在这类策略型游戏或是规则明确的竞赛中，机器终将超越人类。蔡登说，人工智能的学习方式和人类有很大的区别。比如一个孩子第一次看到一只狗，告诉他这是一只狗，下一次看到其他的狗时，他就能判断这也是狗。而目前的人工智能很大程度上还是基于海量数据、大样本的学习，属于“题海战术”——它可能要“看”过成千上万只狗之后，才有辨别的能力。互联网把人和物都连起来，把所有活动都数字化，因此“大数据+云计算”必然促进人工智能高速发展实际上，与公众对人工智能的各种“脑洞大开”的想象相比，科学家眼中的人工智能更为具体和现实。一般的人工智能被定义为企图了解智能本质，通过模拟、延伸和扩展人类智能，产生具有类人智能的计算系统。经过半个多世纪的努力，在很多领域取得了一连串里程碑式的重要突破。比较著名的包括1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军，2011年IBM超级计算机沃森（Watson）在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军，当然也包括此次AlphaGo赢了人类围棋高手。这些人工智能理论与技术的突破，成为提升传统产业、催生新兴工业的重要支撑技术。互联网搜索中使用语音搜索已经是成熟应用，正在研发中的无人驾驶也通过传感器实现对环境信息的理解，依赖精确的地图来确定位置。初敏说，通过计算得到的让人感受到“智能”的技术都属于人工智能的范畴，比如网购时都会体验到的广告和智能推荐，在使用智能设备时会用到人机语音交互、图像识别、视频理解等等，都是人工智能的成果。未来会有越来越多人工智能应用的场景，包括疾病辅助诊断、智能交通、量化分析等等。作为人类智能延伸和辅助的角色，人工智能研究的成果将广受欢迎，会散布在生活的方方面面。人工智能的发展已是大趋势。初敏认为，互联网把人和物都连起来，把所有活动都数字化。有了这个基础，“大数据+云计算”必然促进人工智能技术进入高速发展阶段。这个趋势今天已经非常明显了，而且正在加速发展。研究人工智能的目标不是让机器完全取代人，更应关注人工智能的“工具”属性过去的二三十年，人工智能已经在很多方面超越了人的能力。科学家们致力于用人工智能帮助人类，延伸人的能力。专家认为，可以说只要是目标明确的任务，人工智能技术都很有潜力，但还不能也不需要把人工智能跟“类人智能”等同起来。初敏说，近年来人工智能在模仿人类的感知能力方面有了较大突破，在语音识别、图像识别等问题上有了长足进展。但在更复杂的认知层面，例如对于语言和图像的理解、逻辑推演等方面距离人类还有很大的差距。人工智能之所以会让部分人感到恐惧，最主要是联想起科幻作品里的机器人。科幻往往把机器“拟人化”，而今天已经成功应用的和大批科学家致力于研究的人工智能技术，其目标并不在这些方面。初敏认为，把丰富的人工智能技术及应用跟一个完整的人比较没有太大意义。我们研究人工智能的目标也不是让机器完全取代人。正如汽车超越了人类的奔跑能力，飞机扩展了人类的飞行能力，今天人工智能已经在很多方面超越了人的能力，今后也还会有。但有自主意识、自主情感的机器，今天还没有出现，是否会出现也是个未知数。蔡登说，人工智能将来是否会像科幻电影中那样，自我进化掌管世界，应当还比较遥远。我们更关心的是人工智能的“工具”属性，可以大大延伸人的能力，解放人类的劳动力，成为人类很好的“帮手”。就像人类制造了飞机和汽车，但你不必担心未来它们会威胁到你。微软全球执行副总裁沈向洋认为，关于人类将会受到“超级智能”的控制，这样的担心也很正常。每个历史阶段，每一次很了不起的新技术出现的时候，都会产生这些担心。但从历史上来看，新的技术出现，起到的是补充人类自身技能的作用。人工智能还无法突破认知和情感，需要向生物智能“取经”尽管人工智能并不刻意追求和人类完全一样的智能，但人工智能的发展毫无疑问能让机器拥有更高的智能化水平。科学家比较一致的观点是，经过60多年的研究，人工智能有突破，但在复杂环境中如何实现机器智能仍然缺少有效答案。现有人工智能模型与方法的突出特点是擅长处理简单环境中的特定问题，而面对复杂环境的通用问题缺乏有效解决办法。就模拟人类思维过程和智能行为这两个具有标杆意义的智能属性而言，仍然缺乏突破性的成果。沈向洋认为，从操纵到感知到认知，我们远远没有想清楚人工智能是怎么一回事。深度学习很了不起，它使语音识别率、计算机视觉识别的误差率在很短的时间内大幅下降。但目前机器对自然语言的了解，并没有因为深度学习的发展而产生飞跃性的进步。人工智能未来的发展，在感知这个层面会有飞速进展，而在认知和情感这块还有很长的路要走。沈向洋说，短期内人工智能的突破可能是在“集体智能“，也就是把人类的一些智能通过大数据的方式收集起来，然后用几百万台、几千万台机器的运算能力和很好的算法，创造“集体智能”的突破和应用。实际上，人工智能所面临的挑战非常“微妙”，例如机器与用户交谈时能否像人类一样流畅、有节奏，能不能像人一样微笑、反应、眨眼，并实现细微的面部表情，最终实现自然流畅的互动对话。这些都是人工智能需要实现的目标。在研究者们煞费苦心研发各种功能的传感器配备给机器时，生物自身“传感器”的能耐吸引了科学家的注意。生物的眼睛能识别电磁波，耳朵能识别空气震动，神经系统能够根据波长和强度瞬间转化为视觉和听觉，能瞬间把不同波长的电磁波感知为不同的颜色，能把空气震动感知转换为语言；生物大脑还能瞬间估算出自己重心的位置和脚的着力点，保证自己能够站立、行走、跳跃。人工智能的研究人员因此很早就开始从脑科学研究中寻找思路，近几年也提出了创造生物智能与机器智能优势互补的混合智能系统。蔡登说，所以有深度学习专家开玩笑说：“我们努力想让机器变得稍微聪明一点，但他们还是有点笨。”
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48小时点击排行人工智能威胁论是杞人忧天，别当真！--百度百家
人工智能威胁论是杞人忧天，别当真！
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人工智能威胁论甚嚣尘上，你想多了！
作者：龚进辉 &微信公众号：gongjinhui2
昨天，谷歌人工智能围棋程序AlphaGo与韩国棋手李世石的人机世纪大战如期上演，双方激战3个半小时后，李世石宣布认输，顿时在网上炸开了锅，各种意见接踵而至，其中不乏对未来人工智能超越人类后的担忧和恐惧。
开战之前，外界围绕最终AlphaGo取胜还是李世石、比分预测展开激烈讨论，一种常见的看法是：无论本次AlphaGo是否赢李世石，未来人工智能战胜人类只是时间问题。美国计算机科学家库兹韦尔预测2029年人工智能比肩或超越人类，开发AlphaGo的DeepMind创始人哈萨比斯则认为距离人脑水平的人工智能仍相当遥远，可能还需要几十年。
我认同上述观点，长远来看，人工智能势必将超越人类，但在可预见的将来，超越的可能性微乎其微。尽管外界对超越所需时间看法不一，但更大分歧在于智能化程度越来越高的机器人将对人类产生何种影响。
百度首席科学家吴恩达对人工智能的前景表示乐观，他认为不必对技术产生恐惧的情绪，人工智能不会导致世界末日，而是给人类社会提出新的挑战。相反，特斯拉创始人马斯克则极力宣扬人工智能威胁论，他直言人工智能是人类生存的最大威胁，比核武器更加危险，需要万分警惕和加强监管。
过去一年多来，两种意见始终僵持不下，谁也没有彻底说服谁。随着AlphaGo在第一局比赛碾压李世石的结果出炉，人工智能威胁论有明显上升势头，不少人对人工智能发展前景表示担忧，尤其是机器人超过人脑这一历史性时刻来临时不知如何应对。那么问题来了，我们真的需要警惕人工智能吗？
四大理由支撑起人工智能威胁论
人机大战前一天，谷歌董事长施密特在发布会上表示，输赢都是人类的胜利，因为人类的努力让人工智能出现现在的突破。谷歌不只是想做一个棋类程序，而是一个通用的智能计算系统，用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。换言之，谷歌希望人工智能更好地服务人类，没有任何恶意。
不过，不少人对AlphaGo在首局比赛中展现的惊人自学习能力感到意外，甚至连专业棋手都表示“看不懂”，亿万网友通过网络见证李世石首局落败，笃信人类未来同样会遭人工智能搏杀的声音越来越多。
目前甚嚣尘上的人工智能威胁论，主要有四大理由支撑：一、增加就业前景的不确定性。不少人担心未来机器人会抢走人类饭碗，让他们失去数以百万计的就业机会。尽管人工智能不可避免对人类就业产生冲击，但必须清醒意识到，科技发展也会催生大量新的就业机会。
比如，美国从农业经济时代发展到现在，只有不到2%的人仍是农民，技术发展200多年才取代农业，这并没有导致农民“失业”，相反他们可以训练自己的子女，从事农业之外的各种工作。
二、技术滥用。大数据和智能硬件的发展可能会使技术缺陷被不法分子利用，从而对人类社会造成伤害。三、人类退化。智能在某种程度上代替了人类的身体和智力活动，久而久之，人类越来越依赖技术的便利，把所有事情都交给机器人决策，导致人类变得更加懒惰、身体机能退化，思考能力下降。
四、屠杀人类。自1956年人工智能被提出以来，一直朝“拟人”方向发展，机器人开始拥有越来越聪明的大脑，也产生“情感”，其中深度学习能力功不可没。这一特性逐渐令很多人恐慌，担心有朝一日可以模拟人类思维的机器人，会突然萌生毁灭人类的想法，电影中智能反噬人类的场景成为现实，这才是最可怕的。
人工智能威胁论被严重夸大
在我看来，人工智能威胁论被严重夸大，现实不会如此糟糕，完全没必要担心。当然，我持乐观态度不是因为认同“机器人由人类设计并掌控”或“只要断开电源就能制止机器人”等错误看法，而是认定机器人再如何进化也永远不能像人类一样真正思考。
人工智能发展已走过60年光景，但目前整体发展水平仍偏低，达到人类聪慧程度甚至全面超越还要走很长一段路，因为新技术从研发到商用需要经历漫长积淀，威胁人类生存还很遥远，估计这辈子我看不到。科幻作家刘慈欣也认为，关于人工智能发展的警告多少有些危言耸听。
尽管近期人工智能威胁论兴起，但现阶段人工智能不会停止发展步伐，因为从技术趋势来看，智能对人类功大于过。比如，计算机的出现使一批人失业，科技产品带来文化污染，但人类成为科技进步受益者毋庸置疑，不仅解放劳动力，而且推动社会进步。
值得注意的是，外界对马斯克反复宣扬人工智能威胁论的动机也表示怀疑，认为其通过不断恐吓人类，把自己塑造成人类保护神，试图通过开源和开放占领未来人工智能领域标准制定的制高点，而这一标准的抢占将为其带来巨大的商业利益。
同时，一个容易忽略的事实是，机器人再如何发展终究还是机器人，不具备灵魂，即人类精神、情感不是智能算法能够完全复制的，即便未来机器人学会复杂的动作，也不具备真正的思考能力，而且基于军事目的的自动杀人机器人早已出现。
比如，澳大利亚海军已成功部署高度自动化近距离武器系统，通过自主计算控制或手动控制，每分钟可以发射数千万弹药。由于此类军事武器系统采用特定的环境和语境算法，对普通平民的威胁几乎是零。换言之，只要人类适当干预算法，自动杀入机器人的威胁并不如想象中大。
事实上，人类对人工智能的过度担忧也是人性特征的一种体现。自古以来，人类对未知事物产生恐惧并不是什么新鲜事，恐惧的本能贯穿所有新奇事物从诞生到发展的全过程。科学家们对人工智能的警惕是必要的，但过分杞人忧天多此一举。毕竟，今天的人工智能只是通过强大的数据运算能力来模拟出智能，并没有像人类一样的自我思考能力和兴趣。
换言之，现有的智能技术和真正全面战胜人类的超级智能完全是两码事，切勿陷入“爬上一棵树以为自己在月球”的不切实际的幻想之中。人工智能发展前景的最大问题不是机器人，而是人类，人类要确保可预见的未来一直持续下去。
上海机器人学会理事长钱晋武曾直言，机器人不可能比人更坏，“如果有人做坏机器人，肯定是坏人，但好人比坏人多，肯定诞生大量好机器人。”他认为逻辑思维不可能产生创造性思维，也没有人知道创造性思维怎么来的，并预测200年内不可能做出跟人一样的机器人，因为把人研究透需要花费大量时间，目前人类只使用大脑的10%。
如果严格定义计算机超越人类，机器人在力气、精准度等方面早已甩人类N条街，比如机器人能装下四库全书；至于全面超越人类，在可预见的将来几乎不可能。当听到马斯克等商业大佬屡屡曝出惊人之语，最好留个心眼，背后可能是商业利益驱使。
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　　人类的思想真的是最完美的吗?地球上没有独立於环境以外的生物,一切生物都要具备适应地球上变幻莫测的环境变化的能力；同时生物也通过本身的活动改变着自己的生存环境.进化的过程就是〝地球上生物整体与环境互相适应所做出的信息选择活动过程〞,基因的DNA片段内所携带的遗传信息,看起来好像是一系列超乎人类智能的,高明和巧妙的"设计".其实这个"智能设计"要通过35亿年一切物种进化所经历的实验,经过生物与环境不断修改,最终达到生物能与环境互相适应才得来的.在进化过程中,基因捕捉并且积累了无限次偶然变异的机会,又因为有无数错误的"设计"被淘汰而得到适应并改进的结果,所以,人类大脑的〝智能〞其实,就是基因的遗传信息预先安排布署在大脑适应随机变动环境的一套生命活动程序.只要进化程序存在,人类智能就会一同进化的.例如,智能就是计划〝下一步要怎么样做〞的功能,人类发展的自组织理论,混沌理论等等,凭藉外置的人工智能软体工程（电脑）使人类智能已经可以外延伸展到外环境中发展,并已经有了初步预测未来环境变动的能力.换句话说,人类的思想一直在进步,目前并不是最完美的.人工智能能否代替人类智能?人工智能肯定不可能代替人类智能的：＊人类智能是自组织的生命活动,也是大自然生物整体生命活动的一部分.〝人工智能〞只不过是人类智能 的制品,所有〝人工智能〞的软体程式都是被〝人类智能〞组织安排的〝被组织〞活动,所以.〝人工智 能〞永远只能够在人类智能的控制,调节,变换下进行活动.因为,人工规则,不可能改变大自然的规律＊〝人工智能〞不是生命活动,软体程式不可能有〝自我意识〞也不可能自动犮展超越人类的欲望.＊"人类智能"是遗传信息通过35亿年一切物种进化所经历的生命信息活动过程,人类现在还没有不通过生物机体而创造一个生物〝病毒〞的能力.生命出自生命,人工智能可能要等到35亿年后,才可以创造出更先进的生物.参考资料：生命真相 刘量衡著 湖南科技出版社2012
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