原标题:解码AI:基于数学智慧造福社会,离统治人类还很漫长

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这是马上金融人工智能研究院副院长、北京航空航天大学副教授秦曾昌在一刻talks的演讲。

秦曾昌从本质、诞生和发展对人工智能进行了剖析。他认为,人工智能是科学和数学的智慧结晶,人工智能的发展不仅会给社会带来技术革新,还会发生道德的变化,比如人类对AI的情感附加。

对于人工智能何时统治人类,秦曾昌持乐观态度,在他看来,“从我们人的自由意识到所有的机器的自由意识”还有很长的路要走,人工智能还是以造福人类为主,对其带来的负面效果,不必夸大其词。

这是北京航空航天大学副教授秦曾昌的演讲视频

解码AI:基于数学智慧造福社会

离统治人类还很漫长

秦曾昌

大家好,我是一刻talks讲者秦曾昌。我应该是一刻talks的(第)930多名讲者,所以我也不免其俗,跟大家讲一下我对人工智能的一些理解。

首先我的角度跟大家不一样的是,我觉得人工智能是数学的智慧。

比如说我们想象未来的时候,有一个漂亮的女孩说,我想问我的智能助手,我想找一个什么样的男朋友。

她第一次问,说我想要一个又帅又有车的,你会发现机器人给的是这样一个答案,又帅又有车,这是象棋。

说不,我要有钱又有房的,那给出的结果是什么呢?大家看到,银行,果然有钱又有房。

不,我觉得好像说的都不对,那我说我需要一个有责任感和正义感的,机器给出的答案是奥特曼。

这样的话我们想,不对,我需要的是又帅又有车,有钱又有房,同时有正义感和责任感,这样的人是什么呢?大家想象,实际上是在银行里面下象棋的奥特曼。

想跟大家讲的是说,你会发现机器对我们人的意图的理解,和我们人对这件事情的理解,往往有很大的区别,但问题在哪里?

我们想象人实际上在大脑里面,会有一个Conceptual
space,所谓的概念空间,我们所描述的越多,信息越多的时候,也许那个概念越清晰,但是对于机器来讲,你会发现这件事儿不是这样的,它是相反的。

为什么这样?可能我们需要从最底层了解目前的人工智能是什么样的状态。

我希望给大家讲的大概主要是四个方向。如何理解什么是智能?如何用人工去创造智能?同时人工智能会给社会带来什么?最后是所有人很关心的问题,人工智能什么时候统治人类?

第一件事儿,我们想定义智能的时候,大家想一下我们小的时候,说妈妈告诉你这是一个小猫咪,她是怎么去描述的?

她不会说这个猫咪的所有的性状、特点,给你一个清楚的定义,她会告诉你,这个是小猫咪,那个是小猫咪,那个不是,那是小狗狗。

所以智能我们怎么定义?也是这样的。大家可以想象一下什么是智能,什么不是智能

第一件事情,对于计算来讲,一个算盘大家可以做出一二三四的计算,大家觉得它有智能吗?再往后走的时候,帕斯卡时代作出了一些机械计算机,可把刚才的计算变成一种机械式的手摇的计算,可以把所有的事情变成加法。

这种加法也可以通过二进制来做,3加2也可以变成010的加法的时候,你会发现我们是不是可以把01这种东西,通过其它的物理形式所表述,而不见得是算盘,不见得是一个机械结构,这个时候就出现了电压。

在半导体里面可以通过高低电压描写01,而这个01之间它们可以通过所谓的“和”、“或”,或者是“与”和“与非门”来描述,所以这样的逻辑运算就变成了所有的加法运算,加法运算可以实现世界上一切的运算。

到今天的Windows包括现在整个的电脑,实际上是很多芯片组合的时候,你会发现它不只有硬件,它的功能不是单一的功能,你可以去给它一些软件,去告诉它编程序、去调整。硬件和软件加和的时候,你会发现也许能做出很多我们根本不可能理解的事情。

那么问大家这个(你)觉得有智能吗?到今天来讲,我们所做的事情还是完整的计算,跟刚才的算盘也许在哲学上没有任何本质的区别。

但是下面的这个问题,比如我们看到特别漂亮的小猫咪和小狗狗的时候,可以定义说,什么是小猫,什么是小狗,它在什么样的位置,你会觉得这样的事情也许是很有智能的。

我们刚才那样的机器、逻辑运算办法,和我们现在的智能是怎么嫁接到一起去的?为什么会能做到本身是一个特别机械的、特别普通的运算的结果,会做到人看起来特别具有智能的事情?

我给大家讲我这个talk里面的第一个数学。第一个事情大家看最上边,如果是一个function,就是函数,给定一个输入x,输出是f(x)。

假设这个函数是f(x)=2x+1,如果x=1的时候,f(x)=3;x=2的时候,f(x)=5;x=10的时候是21,这个没有任何的问题。

但是我如果给你的不是这个函数本身,是说我有一个很奇怪的函数不知道是什么,但是给你的输入输出是1、3;2、5和10、21的时候,你能不能推导出这个函数是什么,似乎好像也没有那么难。

但是这个世界实际上要比想象的复杂,比如说是我们给了一个小狗的图片,大家看到一个很漂亮的小狗。我们可以认为呢这样一个小狗的图片是20×20这样一个大小。

那我问大家计算机里面这个小狗表述的是什么呢?是20×20×3,一共是1200个数,这1200个数它实际上映射出来的结果叫dog。那这个我们学到了它的函数之后,我们能做什么了,就可以识别什么是猫,什么是狗了。

所以今天的人工智能的主体叫Machine
Learning,它的本质的思想就是我现在讲的大概初中可以理解的数学。所以整个的人工智能,目前来讲是一个Imitation
Game,就是在模仿。

最早的时候,我们认为人的语言里面所表述的意思里面,最重要的真理就是逻辑,所以logic这个词在希腊语里面是指真理的意思。

从Aristotle大家讲是三段论,如果苏格拉底是一个人,所有人都会死,所以苏格拉底会死;到F.Bacon的时代我们可以通过一些数据,之后做一些数学的归纳法;到帕斯卡,我刚才也跟大家讲过,可以做第一个手摇的计算机。

所以前两位在思想上思考如何变成计算做了贡献,后者在计算如何变成机械化上做出了很大的贡献。

在后期的时候我们会发现数学和逻辑之间的重要关系是什么,到David Hilbert
希尔伯特的时代,大家又希望把所有的数学建构在一个很完整的理论基础之上,就像所有的平面几何一样,只有四个公理。

之后所有的其它的定理和推论都建筑在公理之上,也许整个的数学也可以做成这样。

他们想到第一件事儿是把所有的数学理论架构在集合论方面,罗素发现了这里面有一个致命的问题,做了一个罗素悖论

罗素悖论是指在一个村庄里面有一个理发师宣布说,我只给村里面不给自己理发的人理发,大家觉得这个有没有问题?

就是我们屋子里面我是一个理发师,我说我只给咱们屋子里面不给自己理发的人理发,或者说我是一个化妆师,我只给屋子里面不给自己化妆的人化妆,可不可以?

听起来没什么问题,但对我自己我没办法自处。如果我自己给自己化妆的时候呢对吧,那我就不需要我这个化妆师给我化妆;但是如果我自己不给自己化妆的时候,我作为化妆师又要给自己化妆,所以你会发现它是永远的一个悖论。

后来Kurt
Godel的时候,他用数学完整地证明,这样一个完备的所谓的公理体系是不存在的。

到后来,计算的机械化就变成今天的计算机,从A.Turing到V.Neumann的真正做出来第一个计算机,到后来维纳发明了控制论,包括C.E.Shannon做了信息论,也就是今天的我们现在所谓的通信的始祖。

这些人在不同的层面对刚才的两件事儿做了解释,才使人工智能的技术变成了可能。这样的话到1956年的时候,真正地诞生了人工智能。

所以AI给社会会带来什么样的东西?

第一件主要就是一些技术的革新。比如说我们现在可以进行人脸的识别、语音的识别,很多的智能的功能,但它都很单一化。我们想到如果未来的时候,这个自动驾驶的技术就可以把很多的不同的单一化的部分,集成在一个比较好的一个终端。

我们为什么需要自动驾驶,并不是我们人类特别懒,特别想开着车的时候吃火锅,主要的原因是因为安全的问题。所以希望像奥迪这样有责任的企业,可以把我们未来的自动驾驶技术做得尽善尽美,使整个的技术为人类创造更多的价值。

当然实际上AI还包括健康,我们可以通过图象的这种特征,自动帮医生做很多的识别,来改进他的效率,并不是说AI要代替医生,但它可以比较有效地帮助医生减少误诊。

最后跟大家分享的就是会给社会带来其它一个部分,就是道德的变化。这是在日本今年发生的一件事情,有很多的人有这种小的机械狗,机械狗不再生产之后,他觉得已经死亡了,结果找庙里的和尚和僧侣去做了最后的一场葬礼。

所以你会发现这离我们的生活之间越来越近,越来越紧密的时候,我们对于AI或者它的物品会有一些情感上的附加

最后这个问题说(人工智能)什么时候统治人类?但实际上我想说的是,这里边很多人都做过类似的调查,上边的这个网站是美国一个叫Agree
List的,就是你是否同意说未来50年内,人工智能会给人类社会带来特别严重的风险。

你会发现调查结果分成两个大类,最左边有68%的人,以比尔盖茨为首,觉得是同意的,说未来50年有特别大的风险。

还有32%的人,是以温达为首,认为也许我们这件事想的特别乐观,我们还没到那个地步,所以我们对AI技术还是主要以造福人类为主,对它带来的负面效果,我们可能不必夸大其词。

我站在哪边儿呢?我站在30%的里边,我认为实际上目前来讲,人工智能还是一些数学的、比较清晰的函数的对应关系,它有很多比较Matter
Level的,对于整个概念或者意识的形成,甚至包括我们人的意识是怎么回事,我们还远远没有搞清楚。

从我们人的自由意识到所谓的机器的自由意识中间的路,我个人觉得特别的漫长

也许机器统治人类这件事情不见得一定不会发生,但是在整个的研究和进程过程中,我觉得还有很长的路要走。为什么是这样,因为我们觉得目前的人工智能还是基于底层的数学和逻辑,因为它这个是一个数学的智慧,是一个人工智能。

好的,谢谢大家!返回搜狐,查看更多

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