为什么“通用人工智能”只是一种错觉?

  众所周知,科技界在 “交易会” 的丰富氛围中,在公众对 “仿生人、霓虹灯、由三星支持的研究机构 star labs 发起的人工智能项目,在今年的 ces 上已经变成了一些鲜艳的颜色。

  不同于你已熟知的各种堪称鸡肋的人工智能助手,根据官方描述,neon 是一种以人工智能为驱动的虚拟存在,拥有与人类一样的表情和举止的独立生物,官方称其为人工智人。

  当然,这一“新物种”脱胎于人类。

  在获取到人类面部和声音特征后,neon 会凭借自研的 core r3 引擎,通过电脑计算生成模拟真人的形象和表情神态(这意味着它大概率不会出现所谓的“恐怖谷效应”)。

  霓虹灯可以以虚拟图像的形式出现在屏幕上,并根据指令做出反应。然而,在明星实验室的期望中,霓虹灯将扮演一个更接近现实世界的人物,比如演员、教练、主持人、模特等。当然,它只能是你的伴侣和朋友。

  就像neon 首席执行官兼 star labs 负责人 pranav mistry 所说:“地球上有数百万个物种,我们希望再增加一个。neon 将成为我们的朋友和合作伙伴,不断学习和发展,并从互动中形成独特的回忆。”

  事实上,尽管neon 还处在相当早期的阶段,且远谈不上成为人类的“复制品”,更是距离《西部世界》(人与机器作为两个独立物种的相像,困惑与杀戮)中“真正”的仿生人相差十万八千里——但所有人也委实聆听到了“科幻走进现实”的脚步声。

  neon的出现,再次模糊了现实与虚拟的边界,也再次牵涉出一个常说常新的问题:人工智能与人类的关系。

  你知道,人工智能对许多人来说是一个令人眩晕甚至可怕的概念。在他们看来, 未来的人工智能将像洪水和野兽一样侵蚀人类社会 -- 尽管漫长的生物学历史告诉我们,一个物种在 “完全取代” 之前成为地球的主人的故事从未发生过,但这并不能阻止它成为大多数人谈论人工智能的最佳话题。

  当然,真实的ai世界远非如此科幻。

  众所周知,迄今为止,在深度学习的辅佐下,人类对专注于某个特定任务的ai训练已经得心应手,ai在自动驾驶,翻译,医疗,保险等各领域不断摧城拔寨,但由于被锁死在给予的知识围拢内,人工智能一旦横跨领域,瞬间表现得像个婴儿——或者说弱智。

  而在许多人的期许中,真正意义上的“通用ai”,能够在不同领域间建立关联,举一反三,解决跨领域的复杂任务,它更接近人脑的全盘思维,也更接近上世纪80年代所谓“经典ai”尝试解决的问题,所以在不少未来学者眼中,通用ai是人类通向未来的必经之路。

  但在更多的人看来,人类与一般人工智能之间可能存在许多 “深度学习”。

  作为这一轮人工智能浪潮的助推器,深度学习其实严重依赖于数据堆砌,在本质上是用统计方法增加预测的准确度,基本是对过去经验的总结,并没有办法预测“没见过”的事——而哪怕将这一逻辑推演至极致,大概率上也不足以诞生通用ai。

  譬如deepmind创始人哈萨比斯就曾表示,就像人类智慧是由大脑不同模块涌现而来,深度学习只是解决通用ai的一个组成部分,“大脑是个综合系统,但大脑的不同部分负责不同的任务。海马体负责情景记忆,前额叶皮质负责控制,等等。你可以把目前的深度学习看作是相当于大脑中的感觉皮层的一样东西:视觉皮质或者听觉皮质。但是,真正的智能远不止于此。你必须把它重新组合成更高层次的思维和符号推理。”

  但这谈何容易,就像凯文凯利所言,我们总是希望创造一个像瑞士军刀那般有许多功能的事物,这样的智能可能在许多方面都不错,但没有哪个方面能做到极致,我们不能优化每一个维度。

  然而,在更多悲观主义者看来,上述时间节点只是暂时的尴尬,因为实施通用 ai 本身可能是一种错觉。

  就像是neon,受限于ai技术的掣肘,它拥有“好看的身体”,却没有“有趣的灵魂”。

  这当然不怪它,毕竟就连我们人类自己,也不知道“灵魂”究竟是个什么玩意。

  文 | 李北辰

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