3D打印进化论,人工智能像人一样思考

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作者:刘聪

摘自:财富中文网

在人类发展史上,曾经有三次工业革命颠覆了人们的生活方式。分别是蒸汽机、计算机和互联网,下一次的工业革命将会是什么?在百度百家《The BIG Talk》题为“机器人重塑未来生活”的活动上,康乃尔大学创意机器人实验室Hod Lipson给出了答案,他认为3D打印会带来第四次工业革命。

Lipson分析,一项技术带来工业革命都会有一个核心的共同点,就是将某种强大的需求成本将为0或者极低。 回顾大多数的工业革命,可以看到有一定的共同点,Lipson认为,大多数的工业革命都是在出现一些有大障碍,或者大的事业需求的时候。 第一次工业革命:当蒸汽机出现之前,每一千瓦时的电力非常贵。随着在蒸汽机出现以后,电力变得便宜,出现更多的创新;第二次工业革命:在电子计算机真正引入之前,可能人们一个小时只能计算几百个数字的,有了计算机可以一小时计算几十亿数字,这一项技术的指数性增长一直保留到现在;第三次工业革命:几十年之前不同地区之间进行信息交流很慢而且很贵,当互联网出现的时候,数据可以非常安全、便宜地到达。 “3D打印是将制造的复杂性降为零,现在制造复杂的东西要求时间、规模和精力,现在有了3D打印这种复杂性是完全自由的,我们可以使用3D打印改变所有的东西。”Lipson称。

3D打印助人工智能进化

制造和使用工具成为人类自诞生以来,与其他动物区别的标志之一。人类一直痴迷于制造工具,从几千年的石器前到现在开始使用更加复杂的材料和部件,组装成系统或者产品,但与大自然相比,人类制造工具仅限于我们的想象所能,与大自然进化的复杂度仍不可比拟,如果需要生产越精密的产品,就需要投入更多资金、精力和技巧去制造。 在Lipson看来,3D技术带来的革命之一,使得第一次可以通过把所有部件组合在一起制造一些极其复杂、精密的产品,这一切仅仅需要打印就可完成,最终实现制造的单极化。 这就要提到“进化论”。Lipson对3D打印感兴趣,源于想制造出更加智能的机器人。目前的设计是通过把部件组合在一起,针对部件对机器人进行工程化。然而进化论可以实现机器人的“育种”,将所有机器人的骨骼或者是一些电线,使用演进的方式,通过一个简单、基本的模拟器,把这些东西放在一起制造机器人,基于基本的模拟器不断的快速设计。 “几分钟之内,机器人就诞生了。”Lipson称,用3D打印机制造的机器人可以实现自动设计和制造。“未来电池、电线,甚至是微处理器,甚至是算法,所有的都可以打印出来,我们可以实现设计自动化,可以使设计师能够有自由设计出一些新的机器人,这是我们没有办法想象的。” 除了机器人之外,Lipson想到了基于“进化论”的更多应用,适用于教育、艺术、珠宝设计等任何行业。例如使芭蕾舞者舞蹈时更舒适的鞋子相关产品;使用使用活细胞打印的膝盖,生物临床上通过三个月后的孵化,最后可以打印成真正的身体部件。

像人一样思考

进化论可与MIT电脑与人工智能中心主任Daniela Rus的研究相结合。Daniela Rus相信机器人可以进行大量的产品制造,可以实现定制生产,在未来人们可以在自己的家里设计机器人,可以对它们进行定制化,也可以在家里制造它,或者把它发给一些24小时的机器人制造工厂,能够大幅度的减少前置期。 在过去制造机器人需要几年的时间,如今可以通过几天时间并且低价生产。可以说现在制作机器人的方式和过去的编译非常相近,以前人们进行编程就是0和1之间的编程,把整个机器的每一个功能进行细分,能够使生活更加简单,通过按一个按钮,就以获得一个机器的物理化。 人工智能在自我进化中的自我学习能力也出乎人意料。Daniela Rus举了个例子,一个烘烤机器人可以通过阅读数据库中的菜谱,在厨房中进行标准配比,打发黄油和糖,将混合好的原料放入烤箱,摆正不同的原料位置,制作成布朗尼蛋糕。可能机器人在操作中出现错误指令需要帮助之时,他们会与人类互动。提出“请帮助我,”当人类问及“你需要什么帮助时?”机器人会将自己的需求明确的说出,进行非常精准的沟通。 百度技术副总裁王海峰所做的工作中一部分是致力于让机器理解语言。百度研发的智能问答机器人“小度机器人”最擅长的是百科知识类的问答,上知天文、下知地理、影视音乐、无所不知。在王海峰看来,在具备对语言的理解、对知识的掌握和运用以及对人的理解等条件后,机器人将像人一样思考。

人工智能的快速进化是否会最终超越人类?Lipson认为,机器人超越人类只是时间问题,如果将机器人看做是不断进化的物种,最终物种之间都会有竞争。但Danisla Rus给出了更绝对的答案:机器人是人所创造,可以通过一个毁灭键去控制。 这个答案让人想起了《A.I.》中的机器人小男孩,或许在未来的某一天人类需要面对人工智能的快速学习能力所带来的负面问题,但目前来说,人类仍在期盼人工智能的进化带来的巨大变革。

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2014-11-01

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