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如何解决人工智能威胁论争论的四个困难

发布时间:2019-08-15 16:52:39 编辑:笔名

  随着互联大数据的兴起,以及深度学习等机器学习算法在互联领域的广泛应用,人工智能再次进入快速发展的时期。但是,不同领域的科学家、企业家(如物理学家霍金,微软创始人比尔盖茨等)对表达了担心,由于他们的影响力,人工智能威胁论因此得到广泛传播。

  与之相对地,人工智能领域科学家对人工智能威胁论提出了反驳意见,其中就包括Facebook人工智能实验室主任、NYU计算机科学教授Yann LeCun,百度首席科学家、斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授吴恩达,以及中国科学院自动化所教授、人工智能领域专家王飞跃等。

  应该说人工智能威胁论引发争论背后,本质上是人工智能的智力发展水平能不能定量评测的问题。对于这个问题,前人研究者已经做出大量工作。

  图灵测试的先天不足

  测试人工智能系统是否具有智能着名的方法是 图灵测试 。1950年,图灵发表论文《Computing Machinery and Intelligence》提出了 机器思维 的概念,提出一位测试者在与被测试者相互隔离不能进行直接交流的情况下,通过信息传输,和被测试者进行一系列的问答,在经过一段时间后,测试者如果无法根据获取的信息判断对方是人还是计算机系统,那么就可以认为这个系统具有同人类相当的智力能力,也就是说这台计算机是有思维能力的,这就是着名的 图灵测试 (Turing Testing)。

  图灵在论文中这样定义图灵测试:

  我们称下面这个问题为 模仿游戏 。游戏参与者包括一个男人,一个女人,以及一个任意性别的询问者。询问者与另两个人待在不同的房间里,并通过打字的方式与他们交流,以确保询问者不能通过声音和笔迹区分二者。两位被询问者分别用X和Y表示,询问者事先只知道X和Y中有且仅有一位女性,而询问的目标是正确分辨X和Y中哪一位是女性。另一方面,两位被询问者X和Y的目标都是试图让询问者认为自己是女性。也就是说,男性被询问者需要把自己伪装成女性,而女性被询问者需要努力自证。现在我们问:如果我们把 模仿游戏 中的男性被询问者换成计算机,结果会怎样?相比人类男性,计算机能否使询问者更容易产生误判? 。

  图灵测试并没有定义智能的范畴,而只能作为一个人工智能的充分条件,关于这一点,图灵在论文中写道:

  机器能否拥有智能,为了回答这个问题我们应该首先定义 机器 和 智能 。一种可能性是根据大多数普通人的日常理解去定义这两个概念,但这样做是危险的。在这里我并不打算定义这两个概念,可能有人会说这项测试对机器而言过于严格 毕竟人类也无法反过来成功伪装成机器,这只需检查算术的速度和正确度即可辨别。难道被认为拥有智能的机器就不能表现出和人类不同的行为么?这是一个很有力的反对意见,但至少不管怎样,假如我们有能力制造出一个可以成功通过测试的机器的话,也就无需为这个反对意见烦恼了。

  如上图所示,图灵测试与人工智能的关系可以用集合的概念进行阐述。从图中可以看到 所有人类行为 对应的集合 和所有智能行为 对应的集合有交集但又互有不同。虽然 在全部智能行为 中有部分能力是人类靠自身力量无法完全实现,但人类可以被认为是有智能标准体,因此,能达到 人类水平 的部分,也就是两个集合交集的那个部分,就应该被认作是 拥有智能 的特征。而且,人类的所有行为并不总是和智能相关。图灵测试要求机器全面模拟 所有人类行为 ,其中既包括人类 智能 的部分,也包括人类的 非智能 行为,由此可得出结论:通过图灵测试是 拥有智能 的一个有效的充分条件,而非必要条件或充要条件。(该内容引自微软研究院)

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