当人类无法理解人工智能……
摘要:当前,当人人工智能让人头疼的类无问题之一是:它们的行事方式我们常常难以理解。
兴奋与忧惧在2024世界人工智能大会并存。法理庆阳市某某搬家培训学校兴奋不难看到,解人那么多人工智能产品,工智给人类生产力带来巨大跃升,当人没有理由不为此欢欣鼓舞。类无忧惧也不时不笼罩着这个行业,法理就像图灵奖获得者姚期智在大会开幕式上警告的解人:“简单来说,突然发现了一个方式,工智创造一个新的当人物种,这个物种比我们强大很多很多倍,类无我们是法理不是确定能跟它共存?”
这种复杂的感受从今年大会的全称——2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议——当中也能体会到,这既是解人庆阳市某某搬家培训学校一次人工智能的大会,也是工智一次人工智能治理的大会。
人类对机器的担忧由来已久。很多科幻电影都呈现过这样的情景:一台由人类制造的机器有了自我意识,不再听从摆布,而是反过来与人类为敌。
真实世界里的人工智能还远没有这么智能,人们担心的还不是它们违背指令、自行其是。当前,人工智能让人头疼的问题之一是:它们的行事方式我们常常难以理解。
因为构成人工智能的关键技术——深度学习的过程是不透明的。深度学习模仿了人脑学习的方式,依靠人工神经网络,对节点(类似神经元)和数值权重(类似突触)之间的关系进行编码。这些网络的体系结构可以自行发展。在完成了训练后,程序员就不再管它,也无从知晓它正在执行什么计算。这意味着,即使是神经网络的设计者,也无法知道神经网络在经过训练后,究竟是如何执行任务的。
一个知名的例子是AlphaGo(阿尔法狗)。这是由谷歌子公司DeepMind开发的人工智能程序,擅长围棋。2016年3月,AlphaGo以4:1战胜了人类顶尖围棋选手李世石。几个月后,又同顶尖人类棋手对战了60局,并赢得所有棋局。输给李世石的那一局,是它输给人类的唯一一局比赛。
AlphaGo赢得惊世骇俗。人们惊叹,更惊惧。因为即使是AlphaGo的程序编写者也无从知道AlphaGo为何能把围棋下得这么好,会如此迅速、彻底地击败人类对手。我们只能从经验中了解到,神经网络取得了成功。图灵奖获得者朱迪亚·珀尔说,我们对深度学习的理解完全是经验主义的,没有任何保证。
机器深度学习仿佛是一个“黑匣子”,和传统程序完全不同。传统程序在编写前,程序员已经在脑中设计好了,他可以解释机器应该做什么。但深度学习模型能给自己编程,得出的结果常常是人类无法理解的。
怎么应对?当前有两条路径在并行。
其一是监管。人类无法察知人工智能正在学什么,以及它如何知道自己学到了什么。虽然这点让人不安,但包括基辛格博士等在内的很多思想者认为,我们不必如此紧张,须知人类的学习往往同样不透明。无论大人孩童、作家、画家、球员,事实上经常根据直觉行事,因此无法阐释他们的学习过程。
为了应对这种不透明性,各类社会制定了无数的专业认证项目、法律、法规。基辛格等人认为,我们对人工智能也可以采取类似方法,例如只有在人工智能通过测试证明它的可靠性后,才可以推出。为人工智能制定专业认证、合规监控将是全球治理的一项重要工作。
其二是尝试打开“黑匣子”,增加人工智能的透明性,让它变得更加可信。包括中国同行在内,全球人工智能界在尝试不同手段。在2024世界人工智能大会上,上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文说:“我们最近在探索一条以因果为核心的路径,把它取名为可信人工智能的‘因果之梯’。”
上海人工智能实验室希望通过深入理解人工智能的内在机理和因果过程,从而安全且有效地开发和使用这项技术。目前因果人工智能的重点研究方向主要有两个:一是因果发现,挖掘出数据中变量之间的因果关系,让模型可以给出更加稳定与可靠的解释;二是因果效应的估计,评估原因变量对结果变量的影响,以提高人工智能预测和决策的准确性。
如果揭示了机器学习的因果过程,一定程度上也就让人工智能变得可解释、透明、可信。包括“因果之梯”在内,人类打开人工智能“黑匣子”的进程刚刚开始,当前人工智能还远说不上“可信”。
1960年,控制论创始人维纳写道:“为了有效避免灾难性后果,我们对于我们制造的机器的理解应该总体上与机器的性能发展同步。由于人类行动缓慢,我们对机器的有效控制可能会失效。等我们能够对感官传递来的信息做出反应,并停下正在驾驶的车时,它可能已经撞到了墙上。”今天,随着机器变得比维纳所能想象到的更加复杂,越来越多人开始认同这种观点。
(责任编辑:休闲)
- 创美股纪录!英伟达市值一夜蒸发近2万亿,美国司法部升级反垄断调查
- ARJ21飞机首条高高原航线成功开航
- 今年上半年GDP同比增长5%
- 男子拳击课后猝死,又是谁的“锅”?
- “巨无霸”来了!两家千亿市值巨头宣布将合并,中船系个股集体大涨
- 身心状态良好 神舟十七号乘组太空归来后正式亮相
- 北京:医保卡借他人冒用将被暂停结算
- 儿童牙齿矫正:需密切关注但不过度干预
- 别跑空!北京多家博物馆、公园,明起调整开放时间——
- 听不清、听不到、说话声越来越大,小心“老年性耳聋”找上门
- 儿童牙齿矫正:需密切关注但不过度干预
- 学做这3个动作 帮你缓解腰背痛症状!
- 新华全媒+|大山里的中非友谊小学开学
- 神舟十八号航天员乘组圆满完成第二次出舱活动
- 男童骑行被碾压,司机以过失致死罪被捕,其亲属发声
- 较去年同期增长213%!泰媒:中泰互免签证带动航班数量激增
- 佛山再出手:购房可落户,8大举措为房企减压
- 丑闻频发致订单下滑 波音公司上半年销售暴跌70%
- 华为Mate XT非凡大师手机代言人公布:许昕、于和伟、杨幂、樊登
- 个人住房公积金贷款利率下调 北京、上海、湖北、江西等多地已执行
- 武汉一女子做美甲感染HPV!磨皮造成的小破损致病毒趁虚而入 views+
- 绘说现代化 views+
- 特朗普所乘飞机出现故障后安全降落 views+
- 小学最重要的科目,不是英语不是数学,用错力的孩子初中后悔莫及 views+
- 字节走了半年“弯路” views+
- 马龙:无关终局,只留传奇 views+
- 白俄罗斯外交部召见乌克兰驻白临时代办 views+
- 人文经济润泉州(文化中国行) views+
- 不负青春不负国!点赞巴黎奥运会“00”后中国小将 views+
- 中国队首次夺得花样游泳双人项目奥运金牌 views+