MIT教授称人类大脑并不比AI复杂,30年内机器智能将可复制爱与同情

简介: 从Project Debater身上,我们见证了人工智能在更高维度上对我们的大脑的思维和运行方式的一次形象的模拟。这是否意味着,人的大脑的许多能力都可以用AI重现?

【新智元导读】不久前,由IBM研发的AI辩论系统Project Dabater与人类辩论冠军进行了一场辩论,AI的表现令人印象深刻。从Project Debater身上,我们见证了人工智能在更高维度上对我们的大脑的思维和运行方式的一次形象的模拟。这是否意味着,人的大脑的许多能力都可以用AI重现?

IBM的Project Dabater可人工智能系统在辩论赛中表现可圈可点,这是否意味着,人的大脑的许多能力都可以用AI重现?

不久前,由IBM研发的人工智能辩论系统Project Dabater与以色列辩论冠军Noa Ovadia和Dan Zafrir举行了一次辩论。辩论的主题是从40个随机话题中抽取出来的,研究人员事先并没有对系统进行过针对辩论赛的特别训练,Project Dabater自己对多达3亿篇的新闻文章资源库的内容进行识别、分类和选择,并从中提取出适合在辩论中使用的片段。

在辩论中,Project Dabater可以做到表述语法基本正确,语义和逻辑基本清晰连贯,在听取辩论对手就辩题的看法之后,还能够做出切合话题的反驳。

Project Debater在辩论中的表现虽然算不上完美,但还是令人印象深刻,而且让我们向着人工智能深化的方向向前迈进了一步:Project Debater吸收大量不同的信息和观点,帮助人们建立有说服力的论据并做出明智的决策。可以说,从Project Debater身上,我们见证了人工智能在更高维度上对我们的大脑的思维和运行方式的一次形象的模拟。

实际上,我们所掌握的知识,对事物的观点和认识,甚至是创造力大部分都来源于周围的大量信息。大脑会对我们从周围环境中获取到的这些信息进行记忆、整理、分类、整合等处理,从中识别出不需要的、或多余的信息,从某种程度上说,这些信息也可是以视作一个规模庞大无比、内容无所不包的数据库。

如果说我们掌握的知识和形成的观点是大脑对外部信息的筛选和整合,那么创造力、情感、判断力等这些更高层面的感知能力,也可以归为大脑对信息的多次复杂处理之后得到的结果。如果这些相对高级的感知能力都有望由人工智能建模实现,如果我们的大脑的某些运行模式可以被代码所重现,考虑到现在的计算机,尤其是未来的量子计算机的极快的运算速度和惊人的数据处理能力,那么从某种意义上说,我们的大脑可能并不比AI更加优越,大脑的一些复杂、精确的能力也可以化为代码和程序,最终能够被AI所学习和复制。

一些从事人工智能行业的专家和从事脑科学研究科学家对这个问题也有着类似的思考。

英特尔(Intel)负责人工智能业务的Naveen Rao说:“我们或许能在30年内创造出一种有限智能,它可以在空间中移动,了解周边环境,并且对自己有感知。”他认为人类有可能高估了自己的大脑,爱和同情是可以被人工智能学习和复制的。

麻省理工学院(MIT)的神经学家James DiCarlo表示,“认为人脑将总是比人工智能复杂的观点是错误的,对于大脑和认知方面的科学家来说尤其如此。我相信,工程学将会逐渐地掌握大脑的某些特定功能。”

实际上,Project Dabater的真正价值不在于辩论本身,而是人工智能系统可以为人类决策团队做出的重要贡献。比如在警务室,情报分析掩体或教室内,都可以引入人工智能工具来增进对话,使得基于证据而做出的决策更加合理,或者为人类决策提供的新的信息或可供参考的反对意见。

未来,可能产生能够真正理解我们,并能对我们做出回应的人工智能。换句话说,不管是对AI大力鼓吹还是对其持怀疑态度的人来说,AI可能都要比他们想象中更为强大。

原文链接:
https://www.ft.com/content/36c669c0-791b-11e8-af48-190d103e32a4

原文发布时间为:2018-07-20
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