人工智能研究是否朝着正确的方向发展
2022年2月8日整理发布:1956 年,达特茅斯学院的研究人员创造了“人工智能”一词,这是一个旨在使机器能够复制人类思维能力的科学领域。人工智能先驱者当时相信,在短时间内,“机器将能够……完成人类可以完成的任何工作。”
但它没有发生。
几十年来,人工智能科学家和研究人员一直在尝试重建人脑的逻辑和功能。几十年来,他们让自己和公众感到沮丧。今天,我们已经达到了人工智能算法可以解决非常复杂的问题的程度,并且在许多情况下,其速度和准确性都远远优于人类。但当代人工智能是否像人类思维一样工作还有待商榷。
在一篇题为“惨痛教训”的博文中,人工智能科学家 Rich Sutton 认为,人工智能行业的进步归功于“每单位计算成本持续呈指数级下降”,而不是我们在将人类思维的知识和推理编码为计算机软件。
“大多数 AI 研究已经进行,好像代理可用的计算是恒定的(在这种情况下,利用人类知识将是提高性能的唯一方法之一),但是,在比典型研究项目稍长的时间里,大量更多计算不可避免地变得可用。为了寻求在短期内产生影响的改进,研究人员试图利用他们对该领域的人类知识,但从长远来看,唯一重要的是利用计算,”萨顿说,并补充说“人类知识方法往往会使方法复杂化,使它们不太适合利用利用计算的一般方法。”
这短短的一段话对人工智能的现状说了很多,但它需要大量的拆包。
AI与人脑硬件的区别
自从大约 50 万年前早期智人出现以来,人脑湿件就没有发生过任何革命。大脑的大小和计算能力保持相当稳定。但是我们已经学会了通过发现新科学和设计新技术来转移和教授人类知识,结合人类智能,并通过将复杂性分解成更小的部分来解决复杂性,从而提高我们的认知能力。
更重要的是,我们能够通过创造像计算机这样的工具来增强我们的智能,史蒂夫乔布斯称之为“头脑的自行车”。(有趣的是,一种越来越流行的看待人工智能的方式是将其视为人类智能的补充,而不是替代。)
与人类智能相反,人工智能受益于摩尔定律,该定律认为计算能力每两年翻一番,价格减半。Sutton 将这个想法概括为“每单位计算的成本持续呈指数下降”。
在英特尔联合创始人戈登摩尔在 1960 年代做出预测之后,摩尔定律已经持续了几十年。尽管在过去十年中计算能力的进步速度有所放缓,但它仍然比人类大脑的进化速度快了几百万倍(甚至更多)。
基本上,这意味着我们必须承认人脑进化与人工智能之间的根本差异。人脑已经过优化,可以找到以新的创新方式使用其不变的基础设施的技术。另一方面,人工智能可以被优化以应用可以与新的和更强大的硬件一起扩展的技术。