人工智能的到来

克里斯·狄克逊在《大西洋月刊》上发表了一篇非常精彩的作品,题为亚里士多德是如何创造计算机的这样地:

计算机的历史常被称为物体的历史,从算盘到巴贝奇引擎,再到第二次世界大战的破译机。事实上,最好把它理解为思想史,主要是从数学逻辑中产生的思想,一种默默无闻的、类似邪教的学科,最早出现在19世纪。数学逻辑是由哲学家数学家开创的,最著名的是乔治·布尔和戈特罗布·弗雷格,他们自己的灵感来自莱布尼兹的梦想,一个普遍的“概念语言”,和古代亚里士多德的逻辑体系。

Dixon继续描述布尔逻辑的创建(只有两个值:真的错误的,分别表示为1和0)。以及克劳德·E的见解。香农认为这两个变量可以用一个电路来表示,它本身只有两种状态:打开关闭.狄克逊写道:

另一个描述香农成就的方法是,他首先区分了计算机的逻辑层和物理层。(这种区别已经成为计算机科学的基础,现代读者可能会惊讶于它当时的洞察力——这提醒了一句格言:“一个世纪的哲学是下一个世纪的常识。”)

狄克逊是谦虚的:这一区别对计算机科学家来说可能是显而易见的,但正是这种区别的清晰表达,使狄克逊这篇杰出的文章受到了影响;很明显,普遍概念化的“计算机”不是亚里士多德发明的,但是他创造了他们的工作方式(或者,更准确地说,让人类走上这条路)。

此外,你可以从相反的方向来描述香农的洞察力:区分逻辑层和物理层取决于认识到它们可以是一个整体的两部分。也就是说,香农确定了逻辑和物理是如何融合到我们现在所知道的计算机中的。

为此,电路物理设计的显著改进(首先是晶体管的发明以及随后摩尔定律的应用)从定义上来说意味着逻辑应用速度的显著提高。或者,用人类的话来说,计算机能多快思考。

人工智能50年

本周早些时候,美国财政部长Steve Mnuchin,用丹·普里马克的话说,“轻而易举地驳斥了人工智能和机器学习将很快取代大量工人的观点,说“它甚至不在我们的雷达屏幕上”,因为这是一个“50或100年后”的问题。

自然,大多数科技产业都惊呆了:穆努钦难道没有读到人工智能倡议和初创企业在TechCrunch上似乎没完没了的宣布吗?

再一次,也许穆努钦的观点比你想象的更有意义;读一下莫林·多德在《名利场》上写的这篇文章埃隆·马斯克(Elon Musk)为阻止国际原子能机构(A.I.)而进行的数十亿美元的运动。启示录

在公众对他的朋友和同事们的指责中,马斯克警告说,他们可能正在创造自己毁灭的手段。他告诉彭博社的Ashlee Vance,传记作者Elon Musk,他害怕他的朋友拉里·佩奇,谷歌的联合创始人,现在是CEO。其母公司,字母表,可能有完美的意图,但仍然“偶然制造出邪恶的东西”—包括,可能,“一支人工智能增强型机器人舰队能够摧毁人类。”

文章的其余部分已经预先讨论了如果计算机比人类更聪明会发生什么的问题;Dowd引用Stuart Russell的话来解释为什么她现在要记录这场辩论:

“50年后,这18个月的时间,我们现在将被视为是至关重要的未来的A.I.社区,”拉塞尔告诉我。“就在这个时候,社区终于醒了过来,认真地考虑如何做才能让未来更美好。”www.xf187官网娱乐

50年:这是与穆努钦相同的时间线;也许他和埃隆麝香一样担心?www.xf187官网娱乐而且,坦率地说,财政部长应该关心这些事情吗?

问题是显而易见的:不清楚“人工智能”是什么意思。

定义人工智能

由于几个原因,人工智能很难定义。第一,人工智能有两种类型:在《名利场》一文中描述的人工智能是人工通用智能,也就是说,能做任何人能做的事的计算机。这与人工狭义智能形成了对比,计算机做人类能做的,但只能在很窄的范围内。例如,专业人工智能可以下棋,而A不同的专业人工智能可以玩围棋。

什么是有趣的-告诉-就像约翰·麦卡锡,谁发明了“人工智能”,注意,专业人工智能的定义一直在变化。明确地,一旦一项以前被认为是人工智能特征的任务变成了常规任务——就像前面提到的国际象棋一样,或者走,或者其他许多被认为是理所当然的计算机能力——我们不再称之为人工智能。

这使得很难分辨计算机的终结和人工智能的开始。毕竟,手工核算:

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十年之内这张照片就过时了,替换为IBM大型机。电脑在做人类能做的,尽管在很窄的范围内。是人工智能吗?

技术与人文

事实上,对于这种创新,我们已经有了更好的说法:技术。技术,使用韦氏定义,是“知识的实际应用,特别是在特定领域。”技术的故事是人类的故事:控制火的能力,车轮,战斗俱乐部——都是科技。所有这些都改变了人类,感谢我们学习和传播知识的能力;一旦一个人可以控制火势,这只是一个时间问题,直到所有人都能做到。

正是技术使智人从狩猎采集者转变为农民,正是技术改变了农业,使得越来越少的人口能够养活其余的人。千百年后,正是技术导致了像航天飞机这样的工具的发明,使织工的产量翻了一番,推动了对纺纱机的需求,推动了自己的创新,如滚筒纺纱机,由水驱动。人类第一次利用非人类和非动物的能量来推动他们的技术发明,引发工业革命。

你可以看到工业革命和计算机发明之间的相似之处:前者以系统的方式把外部能量带到以前由人类进行的体育活动上;后者以一种系统的方式将外部能量带到以前由人类进行的精神活动上。回想一下史蒂夫·乔布斯的类比:

我记得我12岁的时候读过一篇文章,www.xf187官网娱乐我想可能是在美国科学院,他们测量了地球上所有这些物种的运动效率,从A点到B点他们消耗了多少卡路里。秃鹰排在榜首,它超越了一切,人类进入名单的三分之一左右,www.xf187官网娱乐这对创造之冠来说并不是一个伟大的展示。

但是有人有想象力去测试一个人骑自行车的效率。骑自行车的人把秃鹰炸飞了,一路排在榜首,它给我留下了很深的印象,我们人类是工具制造者,我们可以设计出一些工具来放大这些固有的能力,这些能力我们必须达到惊人的程度。所以对我来说,计算机一直是思想的自行车。

简而言之,狄克逊把计算机的逻辑追溯到亚里士多德,技术的理念——其中,毫无疑问,计算机是其中的一部分,它可以追溯到更远的地方。创造出能做我们能做的事的工具,但更好更有效,是什么让我们成为人类。

机器学习

这个定义,你会注意到,与人工智能极为相似;的确,有人认为人工智能,至少是窄品种,只是一个不同名字的技术。就像我们设计的轧棉机一样,所以我们设计了会计软件,以及自动化制造。而且,事实上,这些都是相关的:所有涉及公开设计,在这种情况下,人类预期了功能,并构建了一台可以在可重复的基础上执行该功能的机器。

那,虽然,这就是为什么今天不同。

回想一下,虽然逻辑发展了数千年,在整个20世纪,逻辑只是部分地与物理电路融合在一起。一旦发生了这种情况,这种逻辑的应用进展得非常快。

技术,与此同时,比逻辑发展得还要久。然而,正如逻辑的应用长期受到人类思维的束缚,技术的发展也有同样的局限性,这包括计算机时代的前半个世纪。会计软件与细纱机是同一类型的:由人类特意设计来解决一个特定的问题。

机器学习是不同的。现在,不是人类设计由计算机执行的算法,计算机正在设计算法。它仍然是人工狭隘的智能——计算机受人类提供的数据和目标的约束——但是机器学习是,在我心中,有意义的不同于以前的。就像香农把物理和逻辑融合在一起制造计算机一样,机器学习将工具的发展与计算机本身结合起来,以制造(窄范围)人工智能。

这并不是夸大机器学习:应用程序仍然高度受限,而且往往比人类设计的系统更糟糕,我们很远,远离人工智能。我觉得很清楚,虽然,我们坚定地处于人工狭隘的智能领域:事实上,人类从一开始就制造了机器来代替自己的劳动;直到现在机器才开始自我创造,至少在某种程度上。

生命与意义

这一点很重要的原因是纯技术很难管理:我们为技术进步付出的代价是所有不再需要的人。工业革命从长远来看造福了人类,但在短期内,有巨大的痛苦,由于技术的原因,战争的破坏性要大得多。

那么机器学习的意义是什么呢?也就是说,(相对而言)可以替代大量生成数据的工作的(数据是创建所述算法的关键要素)算法的惊人快速创建?到目前为止,自动化已经取代了蓝领工人;我们是否准备好了机器学习来取代大量的白领?

这就是为什么穆努钦的评论如此令人不安;它还虽然,这就是为什么如此多的技术人员对人工通用智能的痴迷同样令人沮丧。我担心电脑比任何人都聪明得多会杀死我们所有人;更多,虽然,应该关注一个即将建立的世界,这个世界将使www.xf187官网娱乐大量的人失业。如果人工智能已经破坏了生命的意义,有多少人会在意它是否会破坏生命?

  1. 这只是第一部分!一定地通读整个故事[γ]
  2. 不是,说清楚,重新命名的分析软件[γ]
  3. 尽管由人类设计的算法指导[γ]
  4. 而且,延伸,至少有一条通向一般情报的合理途径[γ]