AI“完爆”人类,人类如何“自保”?
AI“完爆”人类,人类如何“自保”?近期,美国国防高级研究计划局(DARPA)进行了最终的AlphaDogfight试验,该计划主要是了解自主系统是否可以在模拟混战中击败敌方飞机。
近期,美国国防高级研究计划局(DARPA)进行了最终的AlphaDogfight试验,该计划主要是了解自主系统是否可以在模拟混战中击败敌方飞机。它是DARPA空战演进(ACE)计划的前身,该计划最终是在飞机上使用AI算法飞,以证明该技术可以在现实世界中发挥相应的作用。
而在这一过程中,由Heron Systems开发的AI在每一次对战中,均击败了经验丰富的F-16飞行员。对此,DARPA认为这一次的成功是F-16战斗机向自动系统迈出的第一步。
而从数年前开始,在人类与AI对战中,人类基本处于完败状态——人类基本没有获胜的几率,或者说几率太低。
正是在这一状态下,人类逐渐走向两种结果:取代人类,或人机融合。
AI会否取代人类?
在部分的人的认知里,AI取代人类是未来技术趋势。
随着AI对人与物识别率的提升,AI能参与到众多行业之中,而AI的优势相比人类而言在以下几点:
1、人脑神经元每秒钟激活200次,而电子神经元随着算力的提升,可以无限上升算力;
2、人脑神经元传输成功率为30%,而电子神经元几乎可以达到100%;
3、人脑会忘记,机器过目不忘;
4、群体学习,瞬间复制:对于AI来说,
在这四大优势中,机器可以对任何过目的物品进行逐一分析,而他们只需增加其分辨率——在更高的分辨率下,机器能识别的东西也就越多。
但反观人类,如果没有长期处于特定环境,只有少部分人能达到AI的水平——从围棋对战到游戏对决,人类玩家在面对AI时,一直落入下风。
可以说,随着AI在各行业的应用,AI会逐步取代各行业的大部分人才,并成为该领域的专家,为人们提供更为可靠和稳定的决策。
但值得庆幸的是,人工智能尚未达到“智能”的程度,就如国家重点基础研究计划(973)首席科学家张元亭院士在接受编辑采访时所说的:“目前人工智能的‘智能’并没有做到,它只做到了‘识别’,在智慧创造性方面,它还未达到。”
在人类数百万年的发展历程中,人类大脑早已形成自我学习的能力——在婴儿时期,大脑通过五官来感受各类事物,从而进行模仿,这是自我学习的具体表现,而在随后的学习中,会不断吸取新知识、新事物,从而进行联想与思考,从而得出新的理论和想法。而目前的人工智能尚未达到产生新想法、新知识的时代,基于其热度和人们对其的期盼,必然会出现衰落问题,但就目前的技术来说,人工智能的衰落时间段并不会太长,而第四次人工智能浪潮则会正式形成。
“人机融合”才是人工智能的未来
张元亭院士认为,第四次人工智能浪潮将是“人机结合”。
人机结合,简单点说,就是充分利用人脑的特长和计算机特长,通过人机结合实现价值的提升。然而,人机结合只是人类可以更好的控制机器人,通过机器人去完成更多看似不可能完成的工作。对此,张元亭院士认为在人机结合时代,人工智能的算法将进一步改善,新的人工智能算法将呈现在人们面前。
虽说人机结合将是第四次人工智能浪潮的核心产物,但张元亭院士并不认为人机结合是人工智能的“终点站”,对于张元亭院士来说,人机融合才是人工智能的未来!张元亭院士称:“只有把人类的智慧融合在机器中,才能把人类的优势和机器的优势融为一起,这才是人工智能的未来。”
未来的人机融合,并非人机结合,严格的说,人机融合相比人机结合更进一步。通过人机融合,人类可以机器实现实时互动和协助,让机器像人一样思考、让人类能像机器一样从事更为精密、细致的工作。
人工智能:任何“插曲”都无法抵挡进步的步伐
“当人工智能发展到人机融合时,或许会出现各种问题,例如自己无法控制机器的问题,但是别忘了,机器还是由人类来设计。”张院士对人工智能网编辑说道。
对于人机融合来说,最为核心的是通过人类的设计,充分发挥机器的强项和人类的强项,这样才是真正的融合,所以失控的现象必须在设计之初就开始考虑,从而避免“失控”的问题。
当然,失控的问题是无法避免的问题,就如同医生手术过程中,不可能不出现任何一丝问题。人机融合也是如此,只要在出现失控时,能第一时间解决这一问题,并加以调整及修复即可。
写在最后:人才是最终的解铃人
加拿大工程院院士凌晓峰在接受维科网编辑采访时也说道,“随着AI的发展,AI会不可避免的取代人们的工作,不仅将来蓝领工人会被工业机器人替代,将来白领工人,包括各种各样的办公室里面的工作人员、法庭的秘书等等都会被替代。虽然大部分职业将被AI所取代,但实际还得根据科学家如何设计、怎么为机器人编程。”
对于AI来说,任何一项技术的突破,都是由人去进行的,而在国外科学家心里,人类能创造AI,也能毁灭AI,只是看人类如何设定AI的基本程序和架构。
但不可否认的是,随着AI的发展,未来的AI将会极大的推动经济的发展。正如同张元亭院士所说:“在AI前进道路上的小插曲,我个人认为这些问题都不足以阻挡大方向的发展。”
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