从《西部世界》到人工智能,我们正在经历什么?

最近几个星期,有一部美剧可谓是火到不行,那就是HBO最新制作的《西部世界》,这部美剧的基础是上世纪80年代的同名美国科幻片(又译作《血洗乐园》)。

在这部美剧中,人类创造了一个“乐园”,乐园被设计成西部电影中的场景:沙漠、酒吧、木制教堂、牛仔和治安官。但特别的是,这个乐园中的人们实际上都是游戏中的“NPC”一样的存在,他们实际上是人类制造的具有人工智能的机器人(因为并未看到传统的机械结构,他们的内部也有类似肌肉、骨骼一类的组织,所以或许称为“仿生人”更加恰当)而已。“客人”们可以有偿地来到乐园中,对机器人为所欲为。

今天这篇文章不是来剧透的,也不是单纯地向大家来推荐这部美剧,而是想和大家聊聊和这部美剧紧密相连的“人工智能”这个话题。

“人工智能”这个概念在近几年可谓是如雨后春笋,在和我们日常生活紧密联系的各个领域被一提再提乃至大肆炒作:“人工智能的语音助手”、“人工智能的地图导航”、“人工智能的安保系统”,等等的宣传语不胜枚举。看了《西部世界》之后,关于人工智能的讨论又火热了起来。很多人都很想知道影视作品中的那种难辨真假的人工智能产物究竟离我们还有多远。

在我们的现实生活中,“人工智能”是正在高速发展的,他如今不仅成为了学界关注的热点,而且也得到了资本的青睐。但除了它所要达到的“智能”或许和很多朋友臆想的“极致拟人”不同之外,实现它的方式或许也并不和我们认为的一致。

“人工智能”需要教会机器“如何思考”,但实际上机器的“思考方式”却和人的有很大不同,当一个语音助手可以准确录入我们说的话,并且恰当断句时,很多人认为,这个“人工智能”已经明白了这句话的意思,所以才可以达到这样的效果。但实际上,如今盛行的“人工智能”是并没有这样的能力的。所以,让我们聊聊现今实现人工智能的核心技术——“机器学习”。

一、“机器学习”是什么

“机器学习”一词由计算机科学家阿瑟·萨缪尔提出,他将其定义为“不显式编程地给予计算机一定的功能”。这个定义或许有点晦涩,但有点编程经历的朋友都知道,计算机实际上是很笨的,你在程序中写入了“1+1”,计算机才知道计算出“2”这个结果,也就是说,我们想让计算机去做一件事,都得在程序代码中明明白白地(即“显式地”)写出来让他做的事情以及步骤和方法,然后才能让计算机去进行基础的、大量的和枯燥的计算,计算机才算是具有了一定的“功能”。

但通过机器学习,计算机解决问题的过程却越来越像是一个“黑箱”,也就是说它逐渐地不再需要我们去一步一步地下指令,它便可以去做一些事情了,而我们的代码对计算机的行为的规划也不再那么的“明确”,所以说,某种程度上,计算机仿佛是有了自己思想的能力(因为一个人可以给你他思考的结果,但你同样无法得知他思考的过程)。

“人工智能”在不同领域的具体实现方式都有所不同,但机器学习的大致模式都是:通过对大量的数据的训练,增强自己的“思考能力”。说的通俗一点,就是计算机在看了很多的资料之后,可以依据概率和统计的原理来做出一个“是或否”的判断,从而为之后的局面做出一个“更好”的选择。

二、人工智能≠人智

人工智能”实际上并不是严格仿生学上的“模仿人的智力”(尽管如今人工智能领域的“人工神经网络”等词语仿佛和仿生学有很大关系,但实际上并没有太大关联),而且很大程度上,“人工智能”并不具有严格意义上的“思维”,它的功能的基础只是对已有数据的统计学处理和“经验归纳”而已。

《西部世界》中,那种工程师修改一下程序,人造人的个性就发生很大改变,但又和真人难以分辨并且可以自主思考的“人工智能”离我们应该还有一段路要走。

最后,还是希望大家有空可以去看看《西部世界》这部美剧,尽管作为HBO制作的作品,它一如既往的有很多“少儿不宜”的画面,而且野风君也不认为这部美剧和很多人吹捧的一样“神”,但的确是值得一看的,特别是在如今这个“人工智能”快速走进我们生活的时代。

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