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深度?|?bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去简史,以及它为何正朝着错误的方向前进?

来自hackaday

作者:Will Sweatman

参与:杨超,汪汪


Churchill先生经常将第二次世界大战比作「精灵战争」,无论是同盟国和轴心国都希望在电子信息中获得优势,从而能够赢得战场上的主动权。许多技术也是在这段时间诞生的,其中之一便是破译编码消息。能够完成这项使命的装置成为了现代计算机的前身。1946年,美国军方开发了电子数字积分计算机(ENIAC),ENIAC使用了超过17000个真空管,其计算能力要比之前的电子—机械计算机快几个数量级。而真正让科学家兴奋的是它是可编程的。也正是这种可编程计算机,激发了bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去(AI)的概念。




随着时间的推移,计算机变得越来越小,速度也越来越快。半导体晶体管的发明使得微处理器开始诞生,从而大大加速了电脑编程的发展。bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去逐渐开始变成主流,专家们也开始纷纷宣称,计算机智能将会很快超过我们人类。一些程序例如ELIZA和Blocks World让公众非常着迷,同时也开始让人们感觉到,在未来当电脑变得更加快速的时候,它们或许可以像人类一样思考。


神经网络


20世纪80年代,当bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去日薄西山之时,很多神经网络的研究人员获得很了更多急需的资助。神经网络诞生于20世纪60年代,但是却受到了bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去研究人员的压制。由于资源匮乏,并没有多少研究投入到神经网络,直到人们发现bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去并不像炒作的那么完美。和电脑(这是早期bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去的基础)不同,神经网络并没有处理器或者中心位置来储存内存。



深蓝计算机


神经网络和计算机的编程方式也不一样。它们的连接方式使得它们有能力学习输入的信息。通过这种方式,它们更像是哺乳动物的大脑。毕竟,人类的大脑看起来就像是很多神经元相互连接而形成的具体模式。神经网络和大脑的这种相似性使得它们获得了那些对基于计算机的bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去失望的人们的注意。


在20世纪80年中期,一家名叫NETtalk的公司建立了一个神经网络,它具有学习阅读的能力(至少从表面上看是这样)。它们可以通过学习字母的图样来讲话。一段时间之后,它已经学会了阅读单词。NETtalk被认为是人类创造力的一次胜利,成为了世界各地的头条新闻。但是从工程的角度出发,该神经网络的工作其实一点都不复杂。事实上它并没有理解任何东西。它只是将图样和声音进行匹配。然而,它确实是通过学习获得的,而这对于以bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去为基础的电脑来说却要困难很多。最终,神经网络遭遇了和bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去一样的命运——有很多的设想和兴趣,但是当它不能满足人们的期望的时候,便逐渐退去。


新世纪


进入21世纪前夕,我们看到了bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去领域的些许变化。1997年,IBM的「深蓝」计算机在一系列的国际象棋比赛中击败了Garry Kasparov,从而成为了头条新闻。但是深蓝并不是因为聪明而赢,它赢仅仅是因为它更快。深蓝并不能理解象棋,就像计算器并不理解数学一样。


现代社会中也有很多相同的方式来利用bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去。谷歌使用神经网络和一种分层结构相结合,获得了很多有趣的发现,其中包括一个名为Inceptionism的程序。神经网络非常有前途,但是它并没有显示出通往bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去的清晰路径。



Google的Inceptionism


IBM的Waston则有可能成为该领域的顶级玩家。我们可以认为Waston非常聪明,但除此之外并无更多。通过快速搜索万亿字节的信息,Waston可以从中获得想要的答案。但是它也不能理解其实际内容。


人们可以说,过去的这些年创造bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去的过程已经影响了我们如何定义它,甚至直到今天也是。虽然我们都同意「人工」的含义,但对「智能」却有很多困惑。看看过去对于智能的定义或许可以让我们明白我们是如何失败的。


阿兰·图灵和中文屋


阿兰·图灵是现代计算机之父,他开发了一个简单的测试,来验证一台电脑是否智能,即「图灵测试」:如果电脑和人类交谈的时候让人类觉得他是在和另一个人类交谈,那么我们就可以说电脑能模仿人类,从而可以说它拥有智能。前面提到的ELIZA程序在该测试中成功愚弄了很多人。图灵的这种定义是以行为为基础的,多年来一直被人们接受。直到1980年,当John Searle提出了中文屋论证,这一切才开始改变。




让我们想象一下,当一个讲英语的人被锁在了一个房间里,房间中有一个桌子,桌子上面有一大本书。该书是用英语书写的,同时也有关于如何操作汉语字符的指导。他并不知道它们的意思,但是他可以读懂这些指导。然后,有人在门下放了一张纸,这张纸上是用汉语写的一个故事和关于这个故事的问题。这个人并不理解这些单词,但是可以使用这本书来查找这些汉语字符。他可以通过这本书来回答所有的问题,然后将这张纸放回到门口。在门的另一边,讲汉语的人阅读这些答案,然后决定其是否正确。随后她会决定在房间中的人是否懂汉语。很显然,我们知道房间里的人并不懂汉语。那么这个实验的关键点是什么?


这个房间里的人就是处理器,而这个房间就是一个程序,门下面的字条就是输入。处理器将程序应用到输入上,然后产生一个输出。这个简单的思想实验表明,电脑将永远不会理解智能,因为它永远不知道究竟发生了什么,它只是遵循指导而已。真正有智能的是这本书的作者或者编程序的人,而不是房间里的这个人或者处理器。


智能的新定义


所有在追求bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去的人都在寻找符合bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去定义的行为。但是John Searle已经告诉我们电脑虽然可以产生智能行为,但是也并不是智能的。如果这个房间里的人或者处理器并不理解发生了什么,那它如何才能是智能的?


上面所有的讨论都清晰地区分了行为和理解之间的区别。智能并不能简单地通过行为来定义。行为只是智能的一种表现形式,仅此而已。想象一下你躺在一个黑暗房间中,你可以思考,因此你是智能的,但是你并不产生任何行为。


智能应该定义为理解能力。《On Intelligence》作者Jeff Hawkins认为通过预测行为可以实现这一点。他将之称为「存储预测框架」(Memory Prediction Framework)。想象这样一个系统:它会不断地尝试预测接下来要发生的事情。当一项预测成功了,这个功能就是合理的;如果预测失败,那么就将重点聚焦在失败的地方,直到其能预测成功为止。例如,当你坐在办公桌前时,你听到你的宠物项圈的叮铃声,你打开门,预期会看到你的宠物。如果你的预测成功了,那么一切正常,这就好像是无意识地在做一些事情;但是,如果预测不对,那么这个场景会成为关注的焦点,而你将去寻找你没有看见宠物走进去的原因。


对环境的持续预测能让你理解环境。预测是智能的必要条件,而不是行为。如果我们可以编写程序让电脑或者神经网络具有预测能力,那么它就可以真正地理解其环境。正是这种理解使得机器变得智能。


那么你将如何定义bet36网址365v.com_bet36亚洲_bet36体育投注进不去的「智能」呢?




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Will Sweatman


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发布时间:08:57:02


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