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跨界裝逼遭雷劈！
跨界裝逼遭雷劈！
跨界裝逼遭雷劈！
重要的事情說三遍，然后我這個中文系學(xué)生要開始對人工智能評頭論足啦。
一兩個月前我堅定地認為機器永遠也無法擁有自主意識，所以人類不需要擔(dān)心人工智能會反過來統(tǒng)治人類，甚至每次看到蠱惑“人工智能是惡魔”的人都要跳出來激烈地抗辯一番，恨不得直接罵人“傻X”。但最近看到一些高階機器人的出現(xiàn)（麻省理工的獵豹和日本武士機器人，其實也不是很高階，還是肌肉反應(yīng)的階段），更重要的是接觸了一些新觀點，之前的觀念發(fā)生了一些變化。
在上海出差，采訪完騰訊優(yōu)圖的Gary，和他以及另一個工程師吃飯的時候閑聊。
“即使我現(xiàn)在把一個小孩從生下來到10歲的所有的數(shù)據(jù)都給你，你有辦法訓(xùn)練出一個跟他一樣的系統(tǒng)來嗎？做不到，所以現(xiàn)在也不是一個數(shù)據(jù)上的問題，而是我們本質(zhì)上還不了解這個問題。”我引述出門問問CTO雷欣的觀點。
“初生嬰兒的大腦數(shù)據(jù)并不是空白，它早就攜帶了人類幾百萬年進化的信息。如果我們能把這些數(shù)據(jù)和達爾文進化論也變成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分，（復(fù)制一個一模一樣的系統(tǒng)）是有可能的。”該工程師哥哥。
“你的意思是說，還是數(shù)據(jù)量和計算能力夠不夠的問題？”我。
“可以這么理解。”他。
“機器計算能力的增長速度是指數(shù)級的。”Gary。
DFRobot的葉琛博士也說過“唯一制約神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的就是計算能力”，所以，其實是一個足夠大的量變引起質(zhì)變的問題？
引入一個橫亙在人和機器之間的“邦加德問題”（可以這么理解：無法解決邦加德問題，就無法解決人工智能“自主思考”的問題）：
蘇聯(lián)的數(shù)學(xué)家邦加德提出的邦加德問題是模式識別的一個重要概念。給你兩組圖形，每一組圖形有三個圖，找出左手邊的6個樣本圖形所遵循的規(guī)律，并且確定右手邊的6個樣本圖形不符合這個規(guī)律。
人類的肉眼至少還可以判斷左邊三個點連起來都是三角形、都是鈍角三角形之類，但機器表示很困惑：我應(yīng)該看什么？一個對象或情景可以有不同的表示，具體表示什么和上下文情景有關(guān)，這是人類獨具的“高層感知”能力，其最重要的特性之一就是它的極端靈活性（根據(jù)情景調(diào)整感知側(cè)重點），比如媒體刊出某張趙薇和范冰冰微笑合影的圖片，想表達的是兩人“相逢一笑泯恩仇”，但是我們現(xiàn)在的機器看到這張照片作出什么判斷呢？應(yīng)該是“兩人外貌相似度10%”、“左邊年齡33，右邊年齡31”之類吧。
高層感知，這也正是現(xiàn)代計算機技術(shù)尚不能完全實現(xiàn)的智能識別機制。
但邦加德問題是一個不能被解開的謎題嗎？不一定，人腦作出“相逢一笑泯恩仇”判斷過程是確鑿無疑而不是隨機、偶然的，確鑿無疑的東西一定有規(guī)律可循。我們現(xiàn)在無法完全解釋這種規(guī)矩，有可能是因為現(xiàn)有的數(shù)據(jù)搜集不夠、技術(shù)水平無法將“高層感知”的過程分解成可以捕捉、識別的數(shù)據(jù)（深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)層數(shù)還不夠），而并不是它本身不可以被認知。
解決這個問題會伴隨著多得足以讓人瞠目結(jié)舌的數(shù)據(jù)和計算，甚至多得可能引起計量單位界的“通貨膨脹”，所以被認為遙遙無期，但霍金和Elon Musk，他們是離“計算”更近的人，應(yīng)該是能更切身地感受到機器計算能力迭代的速度有多么驚人，所以會比一般人對人工智能警惕性更高。
所以，你說未來有一天，機器會不會完全GET到人腦的機能？未必不可能。但我還是對人類的未來表示樂觀，如果萬能的科學(xué)家能造出有自主意識的機器人（那就是造物主God先生了啊），應(yīng)該也有辦法提前造出約束它的規(guī)范和秩序吧。
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