第221章 佈局人工智慧

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另一個定義指人工智慧是人造機器所表現出來的智慧。

總體來講，目前對人工智慧的定義大多可劃分為四類

即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。

這裡“行動”應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。

關於人工智慧目前展的表現好多都是弱人工智慧！

弱人工智慧觀點認為“不可能”製造出能“真正”地推理和解決問題的智慧機器，這些機器只不過“看起來”像是智慧的，但是並不真正擁有智慧，也不會有自主意識。

說起來人工智慧的研究一度處於停滯不前的狀態下，直到類神經網路有了強大的運算能力加以模擬後，才開始改變並大幅前。但人工智慧研究者不一定同意弱人工智慧，也不一定在乎或者瞭解強人工智慧和弱人工智慧的內容與差別，對定義爭論不休。

就當下的人工智慧研究領域來看，研究者已大量造出“看起來”像是智慧的機器，獲取相當豐碩的理論上和實質上的成果

如2oo9年康乃爾大學教授hodLipson和其博士研究生michae1schmidt研出的eureqa計算機程式，只要給予一些資料，這計算機程式自己只用幾十個小時計算就推論出牛頓花費多年研究才現的牛頓力學公式。

這等於只用幾十個小時就自己重新現牛頓力學公式。

這計算機程式毫無疑問也能用來研究很多其他領域的科學問題上。

這些所謂的弱人工智慧在神經網路展下已經有巨大進步，但對於要如何整合成強人工智慧，現在還沒有明確定論。

目前弱人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像識別、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了越人類的水平而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的aI程式，無須重新開演算法就可以直接使用現有的aI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比較流行的方法包括統計方法，計算智慧和傳統意義的aI。目前有大量的工具應用了人工智慧，其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基於機率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。

有弱人工智慧，自然就有強人工智慧！

“強人工智慧”一詞最初是約翰·羅傑斯·希爾勒針對電腦和其它資訊處理機器創造的，其定義為

“強人工智慧觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要執行適當的程式，計算機本身就是有思維的。”（Jsear1einmindsBrainsandprograms.TheBehaviora1andBrainsnetces，vo1.3，198o）

關於強人工智慧的爭論，不同於更廣義的一元論和二元論的爭論。

其爭論要點是如果一臺機器的唯一工作原理就是轉換編碼資料，那麼這臺機器是不是有思維的？

希爾勒認為這是不可能的。

他舉了箇中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是轉換資料，而資料本身是對某些事情的一種編碼表現，那麼在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關係的前提下，機器不可能對其處理的資料有任何理解。

基於這一論點，希爾勒認為即使有機器透過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有自我思維和自由意識。

章杉知道所謂的圖靈測試是英國電腦科學家圖靈於195o年提出的思想實驗。

該實驗目的在測試機器能否表現出與人等價或無法區分的智慧。

測試中的談話管道僅限於使用文字，例如計算機鍵盤和螢幕，這樣的結果不依賴於計算機把單詞轉換為音訊的能力。

……

需要指出的是，強人工智慧並非和弱人工智慧完全對立。

也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。

至少，今日的計算機能做的事，像算術運算等，在一百多年前是被認為很需要智慧的。

並且，即使強人工智慧被證明為可能的，也不代表強人工智慧必定能被研製出來。

人工智慧的展不僅有技術上的難題！

還有社會上的重重阻力

很多媒體就紛紛預測一些即將被機器人取代的職業。

日本野村總合研究所也與英國牛津大學的研究學者共同調查指出，1o至2o年後，日本有49%的職業235種職業可能會被機械和人工智慧取代而消失，直接影響約達25oo萬人。

例如市店員、一般事務員、計程車司機、收費站運營商和收銀員、市場營銷人員、客服人員、製造業工人、金融中間人和分析師、新聞記者、電話公司職員、麻醉師、士兵和保安、律師、醫生、軟體開者和操盤手、股票交易員等等高薪酬的腦力職業將最先受到衝擊。

某些人甚至已經擔心人工智慧可能導致第三次世界大戰，因為前兩次產業革命都導致兩次大戰~

雖然戰爭原因並非這些創新明本身，而是明對社會上許多人的生活方式衝擊處理不當。

章杉倒覺得無可厚非，新科技在社會上產生新工作也取代舊工作，產生了新的輸家和贏家~

只要注意手段方法，實施的過程注意循序漸進。

章杉覺得這些可能出現的麻煩都是能夠避免的！

不止是就業方面的問題，還有人擔心人工智慧的安全性.

史蒂芬·霍金、比爾蓋茨、馬斯克、JaanTa11inn以及nickBostrom等人都對於人工智慧技術的未來公開表示憂心。

章杉知道這些人擔心人工智慧若在許多方面越人類智慧水平的智慧、不斷更新、自我提升，進而獲取控制管理權，人類是否有足夠的能力及時停止人工智慧領域的“軍備競賽”，能否保有最高掌控權？

畢竟現有事實是機器常失控導致人員傷亡，這樣的情況是否會更加擴大規模出現，歷史顯然無法給出可靠的樂觀答案。

特斯拉電動車馬斯克（e1onmusk）在麻省理工學院（mIT）航空航天部門百年紀念研討會上稱人工智慧是“召喚惡魔”行為。

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