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发布时间:2018-05-24 00:22    来源:未知    阅读次数:()

  合乐888官网塞巴斯蒂安特伦是一位教育家,企业家和麻烦制造者。 在斯坦福大学担任教授多年后辞职加入Google担任副总裁,在Google期间,他创立了谷歌X,自驾车和其他许多其他的moonshot技术。 Thrun还创办了Udacity,一家全球覆盖的在线大学,以及“飞行汽车”公司Kitty Hawk。 他撰写了11本书,400篇论文,拥有3个博士学位,并获得了无数奖项。

  教育家和企业家塞巴斯蒂安·斯伦希望我们利用人工智能使人类从重复性工作中解放出来,去发挥我们的创新力。 在与TED策展人克里斯·安德森进行的一次激发灵感、信息庞大的谈话中,斯伦讨论了深度学习的进展,为什么我们不应该害怕人工智能失控,以及如果机器帮助我们完成枯燥冗长的工作,那么社会将变得更美好。“有趣的东西才只有1%被发明了出来,”斯伦说,“我相信每个人都有不可估量的创新力......(人工智能)会赋予我们把创意转化为行动的力量。”

  人工智能和机器学习已经有60年的历史了, 直到最近才初露锋芒。 原因在于,当今, 我们的计算和数据集的规模已经达到了机器智能化所必需的水平。它的工作原理是这样的:假设今天你想编写一个计算机程序, 给自己打造一部智能手机, 那么你会聘请软件工程师编写很长很长的(类似)烹饪食谱, 比如“如果水太热,请调低温度, 如果太凉,调高温度。”但机器学习的食谱不只是10行。 它们长达数百万行。 现代手机拥有1200万行代码。 一个浏览器有500万行代码。而这个食谱中的每个错误都可能导致你的电脑崩溃。 这就是为什么软件工程师赚那么多钱。 现在的新现象是电脑可以找到自己的规则。

  所以不再是专家一步一步地为每一个偶然事件破译出规则, 而现在的做法是给计算机提供实例, 让计算机推断出自己的规则。

  一个很好的例子是谷歌获胜的阿尔法围棋。 通常,在比赛中,你会真的写下全部规则, 而对于阿尔法围棋,它的系统观摩了超过一百万次的比赛,并且能够推断出自己的规则, 然后击败了当下的世界围棋冠军。这很令人兴奋,因为它不再需要软件工程师必须超级聪明, 而是把负担推到数据上。而到现在,这个转折点已经真正成为可能——虽然在20年前,计算机只有蟑螂脑袋的容量。但现在,计算机足够强大, 可以真正模仿特定的人类思维。 然后计算机借助一个事实, 它们能读取的数据比人类多得多。所以会说阿尔法围棋看过上百万次比赛,而且没有人类专家可以研究一百万次比赛。 谷歌已经浏览了超过千亿的网页。 也没有人类可以做到这一点。 因此,电脑能找到连人类也找不到的规则。

  所以计算机思考的不是 “如果他那么走,我要那么走,” 而更像是“这应该是获胜模式, 这也应该是获胜模式。”

  对,想想如何抚养孩子。 我们不会把前18年用来给孩子创建每个细节的规则, 再放他们出去, 那他们就麻烦大了。孩子会摸爬滚打,跌倒再站起来, 他们失败、受挫, 他们获得正面的经验, 在学校里取得好成绩, 然后他们自己摸索出人生。现在这也发生在计算机上, 所以突然间计算机编程容易多了。 现在不用我们思考了。 我们只要给计算机大量的数据让它自己去摸索,发现。

  关于人工智能对人类存在“霸主威胁”的其中一个问题是, 我们有时候会把人工智能真正做的事与这种霸主威胁混淆, 威胁说人工智能发展出意识了......也许我们最不想看到的就是我们的人工智能突然有自我意识了。我们不想走进自己的厨房突然发现冰箱爱上了洗碗机, 还告诉我,因为我表现不错, 所以把我的饭热好了。那么我们就不会买这些产品了, 也不想要。 但事实是,对于我们来说,人工智能一直是对人的增强。 它是对我们的增强, 使我们更强大。 是人类智慧和机器智慧的结合使我们变得更加强大。 机器使我们更强大的想法与机器一样古老。 农业革命发生的原因是它制造的蒸汽机和农具不能自己种植, 机器从来没有取代我们;只是让我们变得更强大。相信这个人工智能新浪潮会让我们作为人类更加强大。

  也许,有点让人担心的是我们有一台计算机, 它能改写它自己的代码, 所以,它能自己复制很多个自己, 还试验好多不同的代码版本, 甚至可能是随机的版本,然后自己检验,看看目标有没有实现或得到改进。比如说,目标是在智力测验上表现更好。 你知道,计算机很擅长这个, 可以尝试一百万个版本。 可能会发现一个更好的, 然后,自己重复。 所以让人担心的是, 会发生类似失控效应,比如周四晚上一切正常, 周五早晨到实验室, 由于计算机的速度等等, 一切都开始失控,突然——

  到今天,人工智能所有的成功 都是极度专业化的, 并且它的繁荣一直 基于单一的理。

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