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    高博應諾

    【言論】智能理論-2

    2019-06-21 2855

      生命智能的起源

      智能是一種涌現現象。

      所謂涌現,就是群體結構組織展現出的超越個體累加的行為表現。每個文字都不是文章,但成千上萬文字按特定的順序組織在一起就可以是部著作。每個水分子都不能流淌,但無數水分子就能形成河流大江。

      人類生命的智能行為來自于數百億腦細胞神經元的互相連接組合,互相之間飛速的傳遞電信號,這和計算機芯片看上去很像,但也有很多區別。

    智能理論

      人工智能與人類智能的區別

      每個神經元細胞具有上千個分支與其他神經元相連,每時每刻都在有不同的電流從這些分支輸入或輸出。每個細胞有數十萬分子原子構成,細胞的充放電過程就是這些分子不斷產生化學反應的結果。從這個角度看,每個細胞就是一個芯片處理器,而不是神經網絡算法中那樣一個簡單的函數。人工智能和生命智能的這個區別雖然非常明顯,但實際只是復雜度上的區別,也就是說,如果我們把神經網絡算法中每個代表神經元的函數變得更加復雜,那么就可以消除這個區別。

      另外一個更大的區別就是線程問題。人腦包含大約80億神經元,這些神經元雖然密麻相連,但也幾乎是同時分別發生作用充放電的。而對于計算機來說,線程是有限的,日常使用的芯片最多只有四個或八個核心,十幾二十個線程,也就是最多模擬二三十個神經元的行為,即使是全球領先的超級計算機也不過數萬核心,這距離80億人腦神經元數量有著巨大差距。

      但計算機也具有額外的優勢。計算機芯片可以有數億個晶體管,這要比神經元細胞要更加復雜,也可以實現更為復雜的運算和處理。另外,計算機芯片的速度更快,因為它是純光電效應的,電流以接近光速的速度傳播。我們知道光速是每秒80萬公里,而人類身體和大腦中信號傳輸的速度卻慢很多,據說只有每秒數十米,從眼睛到大腦這個傳輸都可能耗掉0.02秒。

      將芯片的核心數量增加到數億規模,恐怕在未來十年或更久都無法實現,但是目前神經網絡算法的成功主要是依賴計算機的運算速度優勢,將神經元模擬達到數億或更高數量級別,進而實現有效的智能,如視覺識別,語音識別等等。

      第三個區別是人腦神經元細胞的組織分化。人腦并不是大量神經元的簡單堆砌,而是分化成大腦、小腦、腦干等等不同組織結構共同實現功能的。大腦也分化成各個不同功能區域,有的負責記憶,有的負責語言,有的負責視覺,有的負責邏輯…而目前計算機中的神經網絡往往還是同樣神經元的簡單量的疊加,因此也只是完成特定功能的專用領域。這個神經網絡做人臉識別,那個做語音,這個識別中文,那個識別英文...盡管自動駕駛或機器人技術從某種表現上看實現了視覺聽覺控制的綜合,但實際上距離真正的結構分化與融合還相差很遠。

      第四個區別來自于歷史原因。以人為例,嬰兒的大腦神經組織與生俱來就是特殊的。幼馬可以很快學會站立,小魚生來就會游泳,這些行動能力是天生注入到它們的大腦中的,就像是基因程序代碼一樣。而人類嬰兒可以學會語言,猩猩嬰兒卻不能,盡管人類基因和黑猩猩基因相似超過98%,但人類嬰兒大腦神經元的組織結構卻與黑猩猩有著非常大的不同。

      計算機神經網絡也需要一個天生的基因程序以便于在此基礎上快速學習建立新的功能,然而目前并沒有這樣的基礎。很多大企業和學術機構都在這方面做出了巨大貢獻,試圖通過大規模數據訓練來建立最夯實的視覺神經網絡初始化基礎模型,這在自然語言處理或其他方面似乎還沒起步,至少還沒太大成就。

      學習與遷移能力

      實際上,關于人工智能與人類只能,大家談論更多的是學習能力。人工智能的學習遷移能力非常只差,舉個例子,我們利用神經網絡經過大規模訓練獲得的人臉識別模型,對于貓臉識別就完全無能為力,你必須額外重新建立神經網絡重新用大規模貓臉素材進行訓練。

      這個差別是明顯存在的,但我認為它不值得一提,因為這是表現層面的,而不是本質結構層面的。這就好像我們承認小轎車與大卡車在運載能力上存在很大區別,但只有關注其內在動力引擎結構才能找到有價值的解釋。

      情感與道德倫理

      另外一個常被提及的區別是人工智能無法具備人類的情感,更加無法懂得人類的道德倫理。

      其實在人類自己還不能準確解釋情感、道德、倫理這些行為形成機制的時候,我們怎么就那么確定計算機一定不能具有這些表現呢?

      如果人工智能和人類智能都是基于相同的機制發生,那么我們沒有任何理由說某種表現是此有彼無的。這就像既然同樣是發動機,無論是電力還是燃油,當然都既可以驅動汽車,也可以驅動飛機。

      作者:高博應諾張永亮~zhyuzh3d

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      來源:簡書

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