【郑南宁】发展人工智能是为了拓展人类智能

【新智元导读】中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所教授郑南宁在《人民日报》发表文章,指出目前人工智能发展三大挑战:无监督学习,让机器像人一样感知和理解世界,以及让机器拥有自我意识、情感和反思的能力。郑南宁表示,发展人工智能不是为了把机器变成人,也不是把人变成机器,而是扩展人类智能,解决人类社会发展面临的重大问题。

(文/郑南宁)不久前,围棋软件“阿尔法围棋”战胜围棋世界冠军李世石,让人们惊叹人工智能发展取得的成就。这是否意味着机器即将获得类人智能呢?现在得出这样的结论还为时过早,但确实需要思考人工智能的发展方向问题。

当前,人工智能在发展中面临三大挑战。第一大挑战是让机器在没有人类教师的帮助下学习。人类的很多学习是隐性学习,即根据以前学到的知识进行逻辑推理,以掌握新的知识。然而,目前的计算机并没有这种能力。迄今为止,最成功的机器学习方式被称为“监督式学习”。与老师教幼儿园孩子识字一样,机器在每次学习一项新技能时,基本上都要从头开始,需要人类在很大程度上参与机器的学习过程。要达到人类水平的智能,机器需要具备在没有人类过多监督和指令的情况下进行学习的能力,或在少量样本的基础上完成学习。也就是说,机器无须在每次输入新数据或者测试算法时都从头开始学习。

第二个挑战是让机器像人类一样感知和理解世界。触觉、视觉和听觉是动物物种生存所必需的能力,感知能力是智能的重要组成部分。在对自然界的感知和理解方面,人类无疑是所有生物中的佼佼者。如果能让机器像人类一样感知和理解世界,就能解决人工智能研究长期面临的规划和推理方面的问题。虽然我们已经拥有非常出色的数据收集和算法研发能力,利用机器对收集的数据进行推理已不是开发先进人工智能的障碍,但这种推理能力建立在数据的基础上,也就是说机器与感知真实世界仍有相当大的差距。如果能让机器进一步感知真实世界,它们的表现也许会更出色。要达到人类水平的智能,机器需要具备对自然界的丰富表征和理解能力,这是一个大问题。尽管围棋很复杂,让计算机在棋盘上识别最有利的落子位置也很难,但与精确地表征自然界相比,描述围棋对弈的状态显然要简单得多,两者之间的差距还要几十年甚至更长时间才能弥合。

第三个挑战是让机器具有自我意识、情感以及反思自身处境与行为的能力。这是实现类人智能最艰难的挑战。具有自我意识以及反思自身处境与行为的能力,是人类区别于其他生物最重要、最根本的一点。另外,人类的大脑皮层能力是有限的,如果将智能机器设备与人类大脑相连接,不仅会增强人类的能力,而且会使机器产生灵感。让机器具有自我意识、情感和反思能力,无论对科学和哲学来说,都是一个引人入胜的探索领域。

人工智能的发展能不断帮助人类,但它同时也是一把“双刃剑”。我们要警惕人工智能给人类带来的负面影响,关注人工智能的发展将带来的深刻伦理道德问题。我们需要的是帮助人类而不是代替人类的人工智能。发展人工智能的目的不是把机器变成人,也不是把人变成机器,而是要扩展人类的智能,解决人类社会发展面临的重大问题。这是科学界、各国政府和人类社会在人工智能发展上应认真对待的问题。需要确立伦理道德的约束监督机制,使人类免受人工智能不当发展带来的负面影响。

(原文来自《人民日报》)

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2016-06-23

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