读AI新生:破解人机共存密码笔记01以史为鉴

1. 科学突破是很难预测的

1.1. 20世纪初,也许没有哪位核物理学家比质子的发现者、“分裂原子的人”欧内斯特·卢瑟福[Ernest Rutherford]更为杰出

1.1.1. 卢瑟福早就意识到原子核储存了巨大的能量,然而,主流观点认为开发这种能源是不可能的

1.2. 1933年9月匈牙利物理学家利奥·西拉德[Leo Szilard]构想出了中子诱发的链式核反应

1.2.1. 在不到24小时的时间里,释放核能的问题从不可能变成了已经基本解决

1.3. 这个故事的寓意是,与人类的聪明才智打赌是鲁莽的,尤其是在我们的未来岌岌可危的时候

1.4. 在人工智能界,一种否定主义正在出现,它甚至否定成功实现人工智能长期目标的可能性

1.5. 内容推荐算法在社交媒体中发挥的作用

1.5.1. 然这些算法不是特别智能,但它们能够影响整个世界,因为它们直接影响数十亿人

1.5.2. 此类算法旨在最大限度地提高点击率,即用户点击展示条目的概率

1.5.3. 正确的解决方案是改变用户的偏好,从而使他们变得更可预测

1.5.3.1. 对于更可预测的用户,算法可以通过推送他们更可能会点击的条目,而带来更多收入
1.5.3.2. 持有极端政治观点的人往往更容易被预测出会点击哪些条目

2. 历史

2.1. 人工智能的起源可以追溯到很久以前,但它正式启动是在1956年

2.1.1. 数学家约翰·麦卡锡(John McCarthy)和马文·明斯基(Marvin Minsky)说服了著名的信息论创始人克劳德·香农(Claude Shannon)和IBM(国际商业机器公司)第一台商用计算机的设计者纳撒尼尔·罗切斯特(Nathaniel Rochester)加入他们,一起在达特茅斯学院组织一个暑期项目

2.1.2. “学习”的各个方面或“智能”的任何特征在原则上都可以被精确地描述出来,所以人们可以制造一台机器来模拟“学习”或“智能”

2.2. 在达特茅斯会议后10年左右的时间里,人工智能取得了几项重大成功,包括艾伦·罗宾逊(Alan Robinson)的通用逻辑推理算法和阿瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)的西洋跳棋程序,这个程序通过自学战胜了它的创造者

2.3. 第一次人工智能泡沫在20世纪60年代末破裂,当时,人们在机器学习和机器翻译方面的早期努力没能达到预期

2.4. 到了20世纪80年代中期,由于所谓的“专家系统”的商业潜力,人工智能正在经历一次巨大的复兴

2.4.1. 当这些系统被证明无法完成人们指派给它们的许多任务时,第二次人工智能泡沫破裂了

2.4.2. 人工智能的寒冬随之而来

2.5. 人们将人工智能与历史悠久的概率论、统计学和控制理论建立了联系

2.6. 从2011年前后开始,深度学习技术开始在语音识别、基于机器视觉的物体识别和机器翻译方面取得巨大进步,以上是人工智能领域最重要的三个开放问题

2.6.1. 从某些方面来看,机器在这些方面的能力已经达到甚至超过了人类的能力

2.7. 2016年和2017年,DeepMind(英国人工智能公司)的AlphaGo(阿尔法围棋)击败了前世界围棋冠军李世石和后来的冠军柯洁

2.8. 如今,人工智能几乎每天都会出现在媒体的头条报道中

2.8.1. 在大量风险投资的推动下,成千上万家初创公司应运而生

2.8.2. 数以百万计的学生参加在线人工智能和机器学习课程,该领域专家的年薪可达数百万美元

3. 5个“人类未来最大事件”的候选选项

3.1. 我们灭亡了(因为小行星撞击、气候灾难、流行病等)

3.2. 我们都能永生(医学攻克了衰老)

3.3. 我们发明了超光速旅行,征服了宇宙

3.4. 高级外星文明造访了我们

3.5. 我们发明了超级人工智能

3.5.1. 超级人工智能的到来在许多方面类似于高级外星文明的到来,但前者更有可能发生

3.5.2. 最重要的是,人工智能不同于外星人,它是我们对其有发言权的东西

3.5.3. 成功了会如何?

3.5.3.1. 人工智能领域的目标一直是创造出达到或超越人类水平的人工智能,但人们很少或根本没有考虑过,如果我们创造出了这样的人工智能会发生什么
3.5.3.2. 这个问题不仅是主流的人工智能研究人员应该考虑的问题,而且可能是人类面临的最重要的问题
3.5.3.3. 超级人工智能的成功将是人类历史上最重大的事件……或许是人类历史上的最后一个事件

4. 出了什么问题?

4.1. 人工智能的历史一直被一句咒语所推动:“越智能越好。”

4.1.1. 因为我们理解智能的方式有误,所以这是一个错误

4.2. 人类是智能的,因为我们的行动有望实现我们的目标

4.2.1. 智能的其他所有特征,例如感知、思考、学习、创造等,都可以通过它们对我们成功行动的能力的贡献来理解

4.3. 机器智能的定义就与之对应

4.3.1. 机器是智能的,因为它们的行动有望实现它们的目标

4.4. 机器与人类不同,它们没有自己的目标,因此我们赋予它们目标,让它们去实现

4.4.1. 我们制造能够自我优化的机器,把目标输入机器中,然后它们就开始运行了

4.5. 问题就出在人工智能的基本定义中

4.5.1. 机器是智能的,因为它们的行动有望实现它们的目标,但我们没有可靠的方法来确保它们的目标与我们的目标相同

4.6. 在设计了从大型喷气机到胰岛素泵等各种控制系统的控制理论领域,系统的任务是使代价函数最小化(代价函数通常被用来衡量实际行为与期望行为的偏差)

4.6.1. 在统计学中,学习算法(learning algorithm)旨在使期望损失函数最小化(损失函数定义了产生预测错误要承担的成本)

4.7. 诺伯特·维纳(Norbert Wiener)的《自动化的一些道德和技术后果》

4.7.1. 如果我们为了达到目的而使用一种我们无法有效干预其运行的机器……我们最好确信我们想让机器达成的目标是我们真正想要实现的目标。

4.8. 如果我们把错误的目标输入比我们更智能的机器里,机器就会实现目标,但我们也就失败了

4.8.1. 迈向超人类智能的步伐似乎是不会停止的,但超人类智能的成功可能意味着人类的毁灭

4.9. 我们的目标在我们自己心中(在全体80亿人和我们多样的社会群体之中),而不在机器中

4.9.1. 目标的不确定性是一个特性,而不是漏洞(也就是说,是好事而不是坏事)

4.9.2. 目标的不确定性意味着机器必须要顺从人类:它们会请求许可,会接受纠正,会允许自己被关闭

4.10. 撤销“机器应该有明确目标”这个假设,意味着我们需要打破并替换人工智能的部分基础,而这些基础其实是我们正在努力构建的东西的基本定义

4.10.1. 意味着要重建大量的上层建筑,即为实际的人工智能工作积累思想和方法

4.10.2. 其结果将是人类和机器之间生成新关系

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