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时间:2018-12-06
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1、如何打破四类人工智能之间的界限? 人们对人工智能(AI)的一致看法是,具有自我意识的智能机器即将出现。这些机器在命令理解、图片区分、汽车驾驶和游戏等方面均比人类做得更好。距离这样的智能机器走进我们的生活还要多久? 白宫关于人工智能的新报告表示了对这一梦想持怀疑态度。报告表示,未来20年可能都不会看到“机器展现出广泛适用的可媲美或超越人类的智能,”虽然报告接下来表示,在未来几年,“机器将在越来越多的任务中,达到甚至超越人类的水平。”但报告中关于机器如何获得这样的智能的假设缺少一些重要观点。 作为一名AI研究人
2、员,很荣幸我的研究领域在美国政府最高级别会议上被提及,但是报告的内容几乎完全集中于我所说的“无聊的AI。”报告以半句话就驳回了我所研究的AI分支,转而解释进化如何帮助开发不断完善的AI系统,以及计算模型如何帮助我们理解人类智力演变。 如何打破四类人工智能之间的界限? 人们对人工智能(AI)的一致看法是,具有自我意识的智能机器即将出现。这些机器在命令理解、图片区分、汽车驾驶和游戏等方面均比人类做得更好。距离这样的智能机器走进我们的生活还要多久? 白宫关于人工智能的新报告表示了对这一梦想持怀疑态度。报告表示,未
3、来20年可能都不会看到“机器展现出广泛适用的可媲美或超越人类的智能,”虽然报告接下来表示,在未来几年,“机器将在越来越多的任务中,达到甚至超越人类的水平。”但报告中关于机器如何获得这样的智能的假设缺少一些重要观点。 作为一名AI研究人员,很荣幸我的研究领域在美国政府最高级别会议上被提及,但是报告的内容几乎完全集中于我所说的“无聊的AI。”报告以半句话就驳回了我所研究的AI分支,转而解释进化如何帮助开发不断完善的AI系统,以及计算模型如何帮助我们理解人类智力演变。 该报告集中于所谓的主流AI工具:机器学习和
4、深度学习。这些人工智能技术已经可以在“Jeopardy!”游戏中表现出色,并且在最复杂的游戏中击败了人类围棋大师。当前的智能系统可以快速处理大规模数据和复杂计算。但它们缺乏一个要素,这是未来研发具有自我意识的智能机器的关键。 我们需要做的不仅仅是教机器,更需要打破四类人工智能之间的界限,跨过机器与人类之间的障碍。 第一类AI:反应式机器 最基本的AI系统就是完全反应式的,并且既不能形成记忆也不能利用过去的经验指导当前决策。IBM的国际象棋超级计算机——DeepBlue,在90年代末击败国际大师Garry
5、Kasparov,它就是这种反应式机器。 DeepBlue能够识别棋盘上棋子,并且知道每个棋子如何移动。它可以预测下一步自已以及对手如何移动,然后从中选择最佳移动方案。 但它没有任何过去的概念,也没有任何关于之前发生了什么的记忆。除了一个很少使用的国际象棋的具体规则,不允许重复三次相同的移动,DeepBlue不考虑之前发生的任何事。它只考虑当前棋盘上棋子的位置,然后从所有可能的下一步动作中选择一种。 这种类型的智能涉及到计算机对世界的直接感知并作出相应反应,而并不依赖于对世界的内部概念。在一篇开创性的论文中
6、,AI研究员RodneyBrooks认为我们应该只开发这样的机器。RodneyBrooks的主要理由是人类不擅长构造适于计算机的精确的仿真世界,即AI学术界所谓的真实世界的“表示”。 目前我们所惊叹的机器智能要么对世界没有这样的概念,要么只针对特定任务有有限的概念。DeepBlue的创新点在于它不是增加棋子下一步的可移动方案。相反,开发者找到了一种方法来减少可移动方案,即基于每种方案产生的结果,放弃探索一些潜在的可移动方案。如果没有这项能力,DeepBlue将需要变得更强大才能打败Kasparov。 同样,谷
7、歌的AlphaGo,虽然打败了人类顶级围棋大师,但也不能评估所有潜在移动方案。AlphaGo的分析方法比DeepBlue更复杂,它使用神经网络来评估游戏局势发展。 这些方法确实让AI系统在特定游戏中表现更出色,但它们不适用于其他情况。这些计算机思维没有更宽泛的世界的概念——这意味着它们无法执行特定任务之外的其他任务,也容易被愚弄。 AI系统无法交互性地参与真实世界。相反,这些机器每次遇到相同的情况,处理方式完全相同。这可以确保AI系统的可信赖性:希望自己的自动驾驶汽车可靠。但如果想要系统真实地接触世界并对其作
8、出反应,这就很糟糕。这些最简单的AI系统永远不会让人感到无聊,或者感兴趣,或者悲观。 第二类:有限的记忆力 第二类AI机器可以观察过去的情况。自动驾驶汽车已经做到了一些,例如,它们观察其他车辆的速度和方向。观察过去的情况无法短时间内完成,而是需要识别特定对象并持续监视。 这些待观察物体被添加到自动驾驶汽车预编程的世界的“表示”中。世界的“表示”也包括车道标记、交
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