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    【言論】智能理論-1

    2019-06-21 2905

    人工智能是什么?

    以下這幾個觀點都是片面的,或說是錯誤的:

    • 人工智能就是機器人技術。
    • 人工智能就是各種算法。
    • 人工智能就是自動駕駛、人臉識別、語音助手...
    • 人工智能就是大數據、就是機器學習、深度學習...
    • 人工智能就是圖像識別、語音識別、語義理解...

    人類包含男人、女人、小孩、學生、中國人、病人、工人...但不能說人類就是男人、人類就是女人、人類就是工人...

    那么人工智能是什么?

    • 按英文Artificial Intelligence直接翻譯,應該是人工的智能。
    • 首先它是一種形而上的智能,不是指實體。飛機跑的再快,挖土機力量再大,也不會被認為是智能的,因為這些都只是機械動力而已。
    • 其次它被限定必須是人工的,而這里的人工的含義,從圖靈開始就約定了是指數字計算機。夫妻結婚生子這不能算是創造了人工智能。

    從這里我們延伸開來,就可以理解人工智能的本質:以計算機信息技術來實現生命所具有的智能能力。

    智能理論

    人工智能從1956年達特茅斯會議開始到現在已經搞了半個多世紀,然而并沒有一個統一的理論來支撐。所以一直以來人工智能更像是一門實驗科學,或者工程科學,甚至是玄學,“無論你用了什么方法,產生的結果是有效的就是成功”。

    從圖靈提出那個不靠譜的圖靈測試開始,就奠定了人工智能不求甚解的基調:就像中醫一樣,Whatever,It works,這似乎就夠了。

    圖靈測試大概的意思是:大家都通過一臺電腦和機器或人聊天,如果超過三分之一的人不能分辨聊天對象是機器還是真人,那么這個軟件就算是通過了圖靈測試,具有了智能。

    如果一個動物長得像鴨子,叫聲像鴨子,那么它就是鴨子,根本不考慮這個動物的真實結構和生理特性...我從未見過如此厚顏無恥的一門科學...

    人工智能需要一個穩固的智能理論來支撐,它至少包含以下內容:

    • 具有可量化的智能評估標準,這個標準應該是針對智能體自身的結構而非結果表現。
    • 能夠解釋智能形成的機制,明確指出影響智能水平的關鍵因素,基于此可以為每個智能體提出改進思路。
    • 可量化智能體的最高極限水平,即超級智能體的極限在哪里。

    這些就像是我們能夠依賴熱力學定律和機械原理,可以量化發動機的馬力,知道發動機的運作機制以及影響發動機性能的因素,也可以計算出某臺發動機可能的最大輸出功率。

    可解釋性

    智能理論和現在人工智能行業經常提及的可解釋性不是一回事。

    對于蒙娜麗莎的微笑為何如此神秘,很多人都能找出答案,然后給出各種各樣的解釋,但這絕大多數情況都無關乎你的大腦神經細胞結構的思考方式。

    可解釋性的第一個問題就是為什么這個程序會具有智能?沒有智能理論支撐的可解釋性最多就是自圓其說的詭辯。

    對于很多通用的機器學習算法,比如股票預測、用戶分類等等,最終都可以用數學公式和用以訓練的數據來解釋其中的奧秘。但這些又往往算不上什么高級智能,它們只是數字算法、符號邏輯和推理。

    在深度學習領域,我們嘗試用計算機程序模擬人腦神經細胞的機制來實現智能,比如人臉識別、語音識別這些,這時我們就變成了老中醫,“因為它用起來有效所以它是有效的,別問為什么?!?

    現在很多人工智能算法所做的評估,就像是對賽跑運動員的評比,只看誰跑得快,而不涉及誰的動力輸出更大、誰的身體更健壯等等這些結構性能的解釋。

    當我們從這個角度來看人工智能的時候,就會明白它是一門多么稚嫩的學科,也會清楚的知道它的未來還有多遠。

    下一篇我們討論如果要建立一個智能理論,在哪些地方可能找到突破口。



    作者:高博應諾講師張永亮~zhyuzh3d
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    來源:簡書
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