我们需要专注于补充思维的AI,而不是取代它

几十年来,技术的发展使我们相信,人工智能,那种可以像人类一样思考和做决定的AI品牌还躲在不为人知的角落。伴随着这样的兴奋之情而来的是对不远的将来的反乌托邦化以及企业和国家之间为争夺成为第一个创造普通人工智能的军备竞赛的恐惧。

然而,每当我们认为我们在被强大的AI上逼上绝路时,我们都感到绝望。更糟糕的,每一次,我们都花费了大量的时间,资源,金钱和我们最杰出的科学家的努力来完成一些似乎是梦想的事情。每一次,随之而来的还是在这个持续了几十年的领域里的持续的失望和不感兴趣的时代。

多亏了机器学习和深度学习这些近年来一直是人工智能发展的核心的技术,我们目前正处于这样一个循环的全盛时期。受深度学习能力的激发,以及迄今为止它对传统软件设定的规范的打破,许多组织和远见卓识的人在次想到增强型人工智能即将迎来爆发的曙光且他们想要在别人同样意识到这个现实的时候能够抓住机会分一杯羹。

最近关于此类事情最典型的炒作就是由OpenAI发布的即将创造具有真正智能的机器的声明。如果您不知道,OpenAI是2015年底推出的一个非盈利性组织,Elon Musk和Y Combinator的首席执行官Sam Altman等公司提供了超过10亿美元的资金。该组织设法获得了罕见的AI人才,并支付他们六位和七位数的工资,从事像刚刚提到的那样的项目。

尽管所有这些人才都致力于寻找一种能够与人类大脑竞争的强大人工智能的方法,但我们错失了很多机会,并未能解决目前微弱的AI技术所带来的威胁。

狭窄的AI就是机会所在

与强大的人工智能相比,增强型人工智能可以学会做人的任何任务,弱人工智能(或狭义人工智能)仅限于一项或几项特定任务。这是我们目前拥有的那种AI。事实上,以人的大脑命名(通常与之相比)的深度学习,其能力非常有限,远远不能完成人类儿童的思维能够执行的任务。

这不是一件坏事。事实上,狭窄的人工智能可以专注于特定的任务,并且比人类能做得更好。例如,给一个深度学习算法提供足够的皮肤癌图片,它会比经验丰富的医生在发现皮肤癌方面表现更好。

这并不意味着深度学习将取代医生。你需要直觉,抽象思维和更多的技能来决定什么对病人最好。但深度学习算法肯定会帮助医生更好,更快地完成工作,并在更短的时间内向更多患者服务。这也将减少教育和培训医疗行业专业人员所需的时间。

另一个例子是教育,目前的人工智能算法可以帮助教师找到并解决学生学习中的痛点或以新的方式在自己的课程中发现问题。这些人工智能算法还远远不能获得教师所需的复杂社交技能,以帮助学生找到通向知识的途径,但他们确实可以帮助教师更好地掌握自己的技能。

换句话说,弱AI可以使大多数工作中无聊,重复的部分自动化,并让人类照顾需要人类照顾和关注的部分。一个非常有趣的例子是客户服务,在自然语言处理和生成的过程中,由AI驱动的聊天机器人可以处理大多数客户的简单和琐碎的查询,让员工倾向于更复杂的情况。这样可以减少客户的挫折感,缩短等待时间,并更好地利用员工时间。

在目前的术语下,人工智能已经成为一种神秘的技术,它最终将在所有领域中超越并消除人类的影响,这主要是因为人们对AI强大未知能力的担忧。但正如上面的例子(以及更多)所示,这并不适用于狭窄的AI。

较弱的人工智能的更好的定义是“ 智能增强 ”,这表明技术在这里是为了补充人的思想,而不是取代它。如果我们的专家只能专注于创建工具,使我们能够最大限度地利用狭窄的人工智能,并让更多的组织和人员能够使用它,那么我们肯定会处于更有利的位置。

狭窄的AI是威胁所在

许多远见者正在警告人工智能变得太聪明,太强大,并将人类推入奴隶制或灭绝的遥远未来。但即使是最乐观的(或悲观的,取决于你的观点)的预测也需要将普通人工智能放在至少几十年的时间里去思考。

然而,即将到来的是狭义AI的明显和现在的危险。已经有许多弱AI可用于恶意目的的用途,我们不需要等待数十年才能发生。

由于深度学习的进步,创建精美的照片和视频变得非常容易,几乎任何人都可以通过体面的电脑和互联网连接进行访问。这种非常高效的创意工具的可用性可能会导致网络犯罪的迎来新时代,在这个时代,伪造和欺诈不再需要大量资金并获得高度人才才能完成。

信用: 史蒂夫Jurvetson(Flickr)

另一个例子是AI驱动的面部识别技术,由于边缘计算技术的进步,它在各种设备上变得越来越高效和可用。在错误的手中,面部识别技术可能成为隐私的噩梦。

缩小AI的其他方式已经在造成损害,其中包括算法偏差,盲目模仿和放大人类偏见的AI算法,以及社交媒体过滤气泡,AI支持的新闻推送只显示我们想看到的内容,而不是我们应该看到的内容。后者在近年来的选举中已经显示出其破坏性的权力,当时不良演员们玩弄了AI算法在Facebook后面运行 用微型定向政治广告来操纵用户。

很快,人工智能将能够以更直接的方式伤害人们。2016年,美国国防部高级研究计划局(DARPA)举办了一场名为“ Cyber​​ Grand Challenge ”的概念验证竞赛,其中人工智能算法(而不是人类黑客)竞相发现并利用对方网络中的漏洞。比赛显示了未来快节奏的网络战将会是什么样子。你不需要强大的AI。

自主武器的威胁正在接近。这不是一个终结者式的机器人,可以像冷血杀手一样说话,思考和杀人。这些是当代无人机,枪支和坦克,它们使用当代狭窄的人工智能技术,如计算机视觉和语音识别来识别,追踪和击中目标。

我们是否需要强大的AI?

人类大脑可以做出美妙的事情,这也许是我们见过的最复杂和最有能力的创造力源泉。但它也充满了缺陷。处理信息的速度很慢,与电脑相比,学习速度很慢。我们忘记了事实,并根据模糊的知识做出错误的假设。为什么我们会想要重现我们AI算法中的所有缺陷?

Google研究总监Peter Norvig说,我们应该把重点放在可以帮助我们的工具上,而不是重复我们已经知道该怎么做的工具。“我们希望人类和机器能够合作并做一些他们自己无法做到的事情,”他说。

他是对的。这正是弱AI的目的。

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