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本文作者: 譚成好 | 2015-05-12 16:53 |
IBM深藍(lán)對戰(zhàn)卡斯帕羅夫
在商業(yè)史中,人們記錄了許多意義非凡的時刻。1876年貝爾打出第一通電話時說到:“沃森先生請你過來,我想見見你”,這一刻便是其中之一。另一個意義重大的瞬間發(fā)生在1997年,IBM制造的計算機(jī)“深藍(lán)”在象棋比賽中打敗了當(dāng)時的世界冠軍卡斯帕羅夫。此外,在2011年時,一臺更加智能的IBM計算機(jī)“沃森”在名為“危險邊緣”的電視游戲節(jié)目中打敗了人類選手,贏得了比賽的勝利。
后面關(guān)于IBM的兩個事實告訴我們,機(jī)器智能正在飛速進(jìn)步。我們并不清楚在“危險邊緣”這個游戲中勝出意味著什么,也不知道需要多聰明才能獲勝。但不管怎樣,計算機(jī)的勝利讓技術(shù)人員們興奮不已,因為這意味著圖靈確立的衡量計算機(jī)智能水平的指標(biāo)中,它們已經(jīng)實實在在跨出了重要的一步。他的圖靈測試預(yù)言,在有一天機(jī)器將能夠和人類進(jìn)行交流,而它們表現(xiàn)出的交流方式,將使得人們無法分辨交流的究竟是人類還是機(jī)器。
在某種程度上來說,出現(xiàn)這種計算的進(jìn)步并不費解。早在40年前,芯片巨頭英特爾的聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾所提出的摩爾定律就暗示了這一切。這條定律指出,每隔兩年計算機(jī)芯片的性能將翻倍。雖然這不是什么里程碑式的定律,但這些年計算機(jī)的不斷進(jìn)步表明,時至今日,它們?nèi)栽谝灶愃频乃俣葦U(kuò)展運算和數(shù)據(jù)處理能力。
艾倫·圖靈
當(dāng)1959年的一臺IBM計算機(jī)和人類玩跳棋時,它還不具有“深藍(lán)”那樣高的計算能力。 而且相比象棋而言,跳棋很容易,因為它有很多重復(fù)的運動,并且計算量也更小,不過當(dāng)時計算機(jī)的能力也非常有限。而“危險邊緣”則是一個完全不同的游戲,它比動一動棋子復(fù)雜得多?!吧钏{(lán)”在這個游戲上取得的勝利對人工智能領(lǐng)域的人來說,就是一個意義非凡的時刻。但是,海量數(shù)據(jù)的處理真的能夠帶來真正的智能或者是仿真人工智能嗎?
如今,有大大小小眾多的公司都在探求人工智能的圣杯。他們中的許多還撲朔迷離,IBM則是個另類,他們的沃森現(xiàn)在被人們當(dāng)作一個工具來使用。在紐約,有一幢緊鄰硅巷的建筑,里面的人們正努力開發(fā)它的智能。這些人中包括來自貝爾實驗室的專家,用于開發(fā)機(jī)器智能的語音識別能力。
在紐約的一家醫(yī)院,一名著名的癌癥專家正使用沃森的數(shù)據(jù)收集能力來擴(kuò)展其知識庫,根據(jù)輸入的癥狀信息,提供給其相關(guān)領(lǐng)域的最新成果。
一些人認(rèn)為,我們不久將進(jìn)入一個新的時代,計算機(jī)診斷將大大提高人類的診斷水準(zhǔn),我們將很快從藥用社會很快會變?yōu)闄C(jī)器智能社會。不過紐約的專家們不這樣認(rèn)為,他們相信人類醫(yī)生在一些關(guān)鍵的地方仍然會起到作用。醫(yī)生可以使用沃森來擴(kuò)展學(xué)識,但不會用它做獨立的診斷分析。
沃森贏得“危險邊緣”競賽
我們經(jīng)常會看到一些討論:機(jī)器在什么時候會超越人類的思維?從事這一領(lǐng)域的專家對一些論斷大多持謹(jǐn)慎的態(tài)度,這些論斷包括Google總工程師科茲維爾提出的接管論。他認(rèn)為,人類將很快在智能機(jī)器前黯然失色。他堅信總有一天(可能是2050年),計算機(jī)將進(jìn)化到和人類一樣聰明。而根據(jù)摩爾定律,在那兩年之后,它們的聰明度還將翻倍。到那時,把世界拱手讓給它們也是意料之中的事,因為它們比我們知道的要多得多,而且還會不斷進(jìn)步。
除了他關(guān)于機(jī)器接管的奇點理論,許多人還是認(rèn)為,在計算機(jī)能力演化的過程中,人工智能并不是一個固定的門檻。伴隨著海量數(shù)據(jù)存儲的增長,這其實是計算機(jī)不斷擴(kuò)展的檢索和模式認(rèn)知能力的寫照,人工智能的概念反映了計算機(jī)處理這些事物的能力。每一小步,如每一次機(jī)器對人類在象棋、跳棋或者“危險邊緣”的勝利,都是向著造出和我們一樣充滿智慧的機(jī)器所邁出的實質(zhì)性一步。
但是處理數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí),只是人類掌握的事物中的一部分。對于我們中的很多人來說,計算機(jī)掌握大量數(shù)據(jù)已是非常聰明,但仍然沒有達(dá)到人類般的智慧。
這一過程可能會要經(jīng)歷很長時間,而像沃森這樣的計算機(jī)還會完成更多讓人印象深刻的成就,但這些成就絕不會是實現(xiàn)真正的人工智能本身。
via bbc
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