<sup id="lv0aw"><ol id="lv0aw"><thead id="lv0aw"></thead></ol></sup>

<div id="lv0aw"><ins id="lv0aw"></ins></div>
<sup id="lv0aw"><address id="lv0aw"></address></sup>

<sup id="lv0aw"></sup>

        <dl id="lv0aw"><ins id="lv0aw"><small id="lv0aw"></small></ins></dl><delect id="lv0aw"></delect>
          斯坦福教授說,人工智能和聰明無關,其本質是大數據
            在大多數人的印象中,人工智能非常聰明,聰明到可能會奪走人類的工作,甚至會控制人類,最終奪取這個星球;還有一種觀點把人工智能視為人的奴隸,這個想法在幾個世紀以前就有了。人工智能發展的現實究竟如何?斯坦福大學人工智能與倫理學教授杰瑞.卡普蘭作了主題為《人機共生下財富、工作與思維的大未來》的演講,分享了他對人機共生環境下人類所面臨的機遇與挑戰的觀點。
            計算機真的比人聰明嗎?
            杰瑞.卡普蘭說,當人們打開維基百科查看“人工智能”的定義時,會看到其中表述人工智能(英文簡稱AI)的本質是計算機的理論和系統,那些原本需要人類去完成的工作,包括像語音識別、視覺感知、決策和不同語言之間的翻譯等,都將逐步被人工智能所取代。
            然而杰瑞.卡普蘭并不完全同意這個說法,他認為人工智能是人類生活過程中工作流程不斷自動化的一個延續。在他看來,“人工智能未來會導致人類完全失業”的觀點太過狹隘。“當我們使用搜索引擎時,人工智能很快就能給予我們需要的答案和結論,他在短時間能閱讀大量網站和圖書信息的能力是任何一個人都做不到的。但這并不是說搜索引擎在完成這個工作的時候,就顯得人類無能了,這個只能說明人類與機器各取所長。”杰瑞.卡普蘭舉例說,以前在美國,數學計算和運算是由專業的人承擔的,人們將這些人稱為計算師。現在,即便沒有通過長期、精密的訓練,人們只需要花費極少的費用買一臺計算機就能完成過去需要很多計算師完成的工作。“計算機及計算機系統進行運算要比人類快的多,但我們難道會因此就認為計算機更聰明嗎?”他反問。
            杰瑞.卡普蘭指出,對比人類學習和機器學習的過程,可以發現其中存在巨大的差別。如果人們要叫一臺機器識別貓,可能需要給那臺機器提供超過100萬張貓的圖片,它才能學會;但人類不一樣,即便是一個3歲的小孩,只要有人告訴她“這是貓”,他可能馬上就學會識別了。不過,杰瑞.卡普蘭也提到,在過去的幾年里,機器學習取得了巨大的進展——因為通過大數據的統計和分析,計算機學會了尋找不同事物之間的相關性。正是因為機器與人類截然不同的學習模式,使得大眾眼中的人工智能和現實社會中所應用的人工智能有極大的區別。人工智能不會像科幻作品所想象的那樣與人類奪權。
            會下圍棋就代表機器是智能的嗎?
            卡普蘭認為,也許隨著技術的發展和時間的推移,機器只會在特定的應用領域會逐漸成熟,但這不意味著普通通用性的機器智慧會有極大的推進;或者說,人工智能就像一撮有魔力的金粉一樣,灑在計算機上,讓那些安裝的程序、新技術越來越好用了,但人工智能的本質是一門工程學科,和大家平時所接觸的土木工程、電力工程沒有本質區別,如果完成不同的任務使用的是不同的工具,那它們就不是同一種工具越來越智能的版本。
            很多人擔心,機器人或人工智能是否會占領人類就業的“高地”,這種情況確實也已經在現實中發生了:在包括證券交易所、農場等在內的很多場所,已經有大量機器人出現。“但這不是因為它們很聰明,而是因為用它們工作成本更低、生產效率更高、生產的產品質量更好,而且不會犯錯。機器是沒有獨立目標或目的的。”卡普蘭說,人來給機器編程,使其會下象棋、圍棋,并不就代表機器是智能的。現階段,人工智能基本是在人所創造的框架下去做人給它布置的任務,去調一些參數和解決方案,它還沒有自我開創的能力。人工智能對未來勞動力市場的真正改變是改變工作的性質。基于自動化的過程就是用資本代替勞動力的過程,人工智能將加速技術性失業。如果一項工作中要完成的任務非常簡單、具體,那種工作就會受到威脅。但卡普蘭認為不管技術發展到什么程度,需要在變動環境中做決定的工作還是更賴于人,人來總有三大類工作很難機器所取代:第一類是關于情感表達、需要人與人之間的溝通和慰藉的;第二類是需要成熟的藝術技能的,比如作為一個小提琴家;第三類是定制服務工作。
            “一個非常好的人工智能公司往往是靠大量數據的滾動,而且一個強大的公司會越來越強,能將數據的積累、迭代和自動標注行程一個良性循環。這是過去的創業者,從來沒有思考過得問題,而現在變成了一個特別核心的問題。”杰瑞.卡普蘭提醒。

          好吊操视频