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AI或能有“自主意识”人类应如何预防?


本文摘要:最近人工智能(AI)领域的两条消息极其有趣:一是Facebook重开对话机器人项目,传言AI语言逻辑失控;另一个是两个国内聊天机器人在问一些政治问题时得到了“不准确”的答案。

最近人工智能(AI)领域的两条消息极其有趣:一是Facebook重开对话机器人项目,传言AI语言逻辑失控;另一个是两个国内聊天机器人在问一些政治问题时得到了“不准确”的答案。由于业务范围不同,作者对基于深度自学的语义AI的基本原理了解不多。而所有基于深度自学的人工智能,本质上都可以抽象为基于海量数据的目标分割和训练。

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区别在于不同领域目标分裂的策略和算法不同,海量数据的训练和检查逻辑也不同。作者所熟悉的安全领域的车牌识别是先将其划分为单个字符,然后通过数据训练识别出是什么字符;另一方面,人脸识别就是利用这个机会在一张图片中进行识别,把有人脸的部分分离出来,然后利用数据训练来查出来目标是谁。虽然数据映射的算法逻辑不同,但总体来说,基于深度自学习的算法有一个共同点,就是程序设计人员无法判断海量数据的重复训练和递归带来的结果是什么。

因此,在某种程度上,具有这一特征的AI的“不道德性”是无法准确预测的,这就造成了嵌入式系统涉及的一些AI领域的混乱。很多人指出,这预示着这些AI开始在世界上没有“自律意识”,从而开始威胁人类的地位。

本质上,从基本原则来看,这远远不是自律。AI的原生逻辑和规则能力还是很完备的,通过数据量优势和依靠强计算来加强提供结果的能力更好。推荐一个形象的例子,比如现在流行的电脑写诗或填词的程序,只是一群人基于一定的策略,在大量人类诗句的基础上衡量标准,而不是用文字来同构王穆写诗时要传达的感情。

从这个意义上说,最突出的语义AI仍然是人类信息和逻辑的衍生,而不是突破。但是有一点,有一点,回去。机器具有同时控制大量数据和信息的能力,但人类在这方面远远不如人类。

这种差异和世界上“可能的变异”之间有很多内在的因果关系。也许人类不能问自己。所以不会有霍金和马斯克的后顾之忧,也不会有庞加莱和对上述事件的理解。盲目的担忧是没有用的,神秘主义也不容忽视。

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一般来说,AI领域必须要有架构设计,避免未知风险。一定程度上隔离了操作策略部分和动作延续部分,保证了推测决策的AI部分不一定能推出动作算子,可以在一定程度上降低风险。比如对话机器人的一些回答,要设置过滤策略,减少过于离谱的可能性。

科幻电影中的人形和活泼的人工智能并不是主要的形式。目前大部分AI只是一堆用数据线连接的机器阵列。

这就是为什么人类不会保留最后的“忽视电的权利”。当然,这太简单,太离谱了。人类社会需要的是一个需要跟上AI发展和递归速度的学科分支,专门研究限制AI风险的架构和技术。


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