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深度学习,AI欺人太甚柯洁十分受到损伤

发布时间:2019-08-20 16:05编辑:全年免费资料浏览(197)

    这是大自然经过上亿年发展给人类带来的智慧,也意味着科学发展需经历几十年甚至百年后,才得以更智能的姿态普惠日常。

    AI欺人太甚柯洁很受伤,但科学家说人脑强很多倍

    今天的人工智能也是如此。经历过20世纪前期关于发展路径的分歧和摸索后,科学家们终于意识到,基于脑科学的研究,将成为AI的助推器。近年来,包括中国、美国、欧盟、日韩等国家和经济体正将这作为重要工程推进。

    姓名:钟航         学号:14020120004

    这一定程度源于业界对AI“不可解释性”的担忧。尚处在发展早期的人工智能,却无法为人类所解释其运作原理,将必然阻碍AI的长远发展。

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    不过特伦斯·谢诺夫斯基却不这么看,在近日接受21世纪经济报道记者采访时他明确表示,相比AI,人脑被头骨层层包裹,里面一片黑暗,才是真正的“黑盒子”,但AI背后的算法框架其实可为数学家们掌控。现代科学家们正在研究,在未来十年一个周期的时间内,如何借助对脑科学的研究,更好让AI落地。我们现在还处在第一步而已。

    【嵌牛导读】: 1996年第一次人机大战的时候, ‘棋王’卡斯帕罗夫以4∶2战胜计算机‘深蓝’。2016年和李世石比赛的时候,我们想(电脑)不会赢的,结果赢了,然后今年柯洁又输了……我们下棋的感觉很受伤。”

    人工智能技术的诞生要追溯到20世纪50年代,当时学界对于如何构建人工智能产生了两种路径分歧。一类观点主张基于逻辑和计算机程序,另一类则主张直接从数据中学习。

    【嵌牛鼻子】: 人机大战 深蓝 ALPHAGO

    前者曾主导AI发展早期的数十年间研究和应用,但后者才是目前大众所知晓的AI技术实现路径。

    【嵌牛提问】:人脑,电脑,电脑真的比人脑强吗?

    特伦斯·谢诺夫斯基现在是美国“四院院士”、美国索尔克生物研究所计算神经生物学实验室主任,也是人工智能发展早期支持后者观点的少数人之一。即使曾经历美国政府机构大幅缩减人工智能资金投入,却并未影响到他所在观点方的探索之路。

    【嵌牛正文】:

    在前述特伦斯对MIT教员的探讨过程中,他指出,苍蝇眼中的视觉网络进化了数亿年,其视觉算法嵌入了本身的网络。这也是为什么可以利用苍蝇眼神经回路的布线图和信息流对视觉系统进行逆向工程,但为什么不能在数字计算机上这样做,因为硬件本身需要软件来制定要解决什么问题。

    “我是国际象棋国家队的队员。1996年第一次人机大战的时候,我的偶像‘棋王’卡斯帕罗夫以4∶2战胜计算机‘深蓝’。2016年和李世石比赛的时候,我们想(电脑)不会赢的,结果赢了,然后今年柯洁又输了……我们下棋的感觉很受伤。”

    这也是通用设备与专用设备的差异性所决定。此后,一批不依赖于数字逻辑构建搭建的机器人开始有所发展。

    日前2017未来论坛在北京召开。在论坛的一场脑科学研讨会上,一位职业象棋队员承认自己被AlphaGo(阿尔法狗)“伤害”了。

    到今天,我们大多从AlphaGo在两次大型对战中战胜世界级冠军选手的故事了解到其得以发展下来的原委。Google旗下团队通过让机器学习围棋的多样化棋局数作为基础数据,AlphaGo除了具备评估盘局的深度学习网络,还有解决时间信用分配问题的系统,通过这些得以评估落子的行动顺序。

    事实上,他的偶像们也被伤害了。

    在接受采访时,特伦斯提到此后出现的“取代人类”相关质疑。“柯洁在输掉比赛后提到,人类学了这么多年才懂得如何下围棋,但AlphaGo教会我,其实我对围棋一无所知。但难道机器人战胜人类之后,人们就不下围棋了?并不是。”他指出,AlphaGo实际上在帮助人类懂得新的棋法,由此一来,人类也可以变成更好的棋手。“AlphaGo没有要取代人类,实际上在推进人类变得更好。”

    10月19日,谷歌人工智能团队发表论文,称AlphaGo的“进化版”——AlphaGo Zero仅仅花了40天时间,就自学成才战胜了它的前辈——今年5月以3∶0完胜柯洁的AlphaGo Master。

    但现阶段的AI真的能开始教人类了吗?其实还没有。

    柯洁对此感叹道:“对于AlphaGo的自我进步来讲……人类太多余了。”

    纵观科学技术的发展历程,从基础科学,到真正实现商业化,都至少经历了50年时间。而目前人工智能的应用还是基于30年前完成的基础研究而来。

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    这意味着我们处在人工智能时代非常初级的阶段,也被称为是“弱人工智能时期”。

    上周,“机器人美女”索菲亚(Sophia)被沙特正式授予公民身份,这应是人类历史上的首次。近期,描述人类与复制人之间爱恨情仇的《银翼杀手2049》上映。数十年间,人工智能(AI)青出于蓝,人类作为“万物之灵”的自信轰然坍塌,人脑到底差在哪里?

    人工智能从1956年诞生,目标是模仿人工的智能并在机器上实现,目前远远没有达到这个程度。当然他也指出,“现在有了AI可以引发巨大的变化,这是我们之前无法预测的,但我们必须跟踪理解它,最终要利用它造福公众,并且要预防预料外的结果。”

    人会一直输,但机器会赢?

    至少目前,AI在场景中的应用已经可以带来一些惊喜,比如翻译。特伦斯指出,五年前Google将深度学习相关技术应用到翻译软件中,“几乎是一夜之间,过往几千年来的文化壁垒就此被打破了。”他表示,有了通用翻译器后,人类文化间的偏见也有望就此被消除。

    《纽约客》杂志10月23日刊的封面,描绘了一个让人心惊胆战的场景:机器人像人类一样做派,在大街上昂首阔步,而“渺小的人类”蹲在路边,正在向它们乞讨。

    初级阶段的人工智能相关技术仍面临着诸多挑战。不过特伦斯明确向21世纪经济报道记者表示,不太可能存在“深度神经网络”之外的其他人工智能技术框架。

    这是一个有点让人胆战心惊的场景。你无法预测它会不会发生,是在10年后抑或是100年后发生。

    “现在我们的发展在朝着两个方向走。第一是利用原有的框架,借助大数据应用解决各种问题;第二是一些研究人员在尝试突破各种边界和限制。”他举例道,一些科学家尝试把人类聚焦感官数据的能力(比如在嘈杂环境中聚焦某一个声音)带到深度学习中,让深度学习网络也拥有选择特定问题、特定信息的能力。

    在上述的脑科学论坛上,一群顶尖的科学家们想要挽回人类的尊严——他们谈论对人脑的研究,更多的是基于人脑和人工智能关系的探讨。当然,研究大脑的科学家们最终是想告诉人们,根本不用担心这个世界会马上被电脑控制,人脑比电脑不知道要强多少倍。

    “过去五年中,我们有了很大进展,当然要做的工作还有很多。新技术的发展是以十年为一个周期计算,可能AI在未来20-30年才会实现它的潜力。包括自动驾驶技术的发展,也是需要经过十几年甚至几代人的努力来实现。”这是特伦斯反复强调的观点,人工智能技术尚处在发展的第一个阶段,科学家们在尝试理解更复杂的内涵并解释它。

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    比如研究人类的大脑运作机制,包括大脑是如何从经验中得出推论,但有时人类得出的结论并不总基于逻辑,其中还存在认知偏差。“人类的大脑很奇妙,我相信会有很多东西让我们很兴奋,包括未来研究人的大脑神经科学和人工智能的交融。”他如此说道。

    例如,谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞安慰了前述“受伤”的象棋队员。“围棋选手可以感觉到很受伤,但是你觉得机器会受伤吗?机器会像每一个人一样体会到不同的伤吗?这是人脑和电脑的区别。”

    实际上,深度学习框架的灵感也正来自对人类大脑运作机制的研究。

    有趣的是,清华大学生命科学学院教授罗敏敏“打击”了他。“人会一直输,机器会赢下来。只要设定一个任务,或者是某种形式固定的事,机器都会做得比人好。”罗敏敏说,“机器最终也会有意识和情绪,取决于你如何定义这个情绪,当然,你永远不可能找出一个和人一样的人工智能。”

    特伦斯向21世纪经济报道记者表示,“深度学习网络很庞大,它在做的是简化大脑中的处理机制。”他分析道,大脑中有上千亿个神经元,其中有很多彼此相连的突触,科学家在学习它的框架,并且用里面的一些一般性原则进行简化用于深度学习框架的发展。比如卷积神经网络是用来处理视觉信号,把视觉输入变成神经信号作为输出,去识别图像以及和各种事物做联结。

    剑桥大学教授史蒂芬·霍金说,人工智能一旦脱离束缚,就会以不断加速的状态重新设计自身,而人类由于受到漫长的生物进化的限制,无法与之竞争,将可能被人工智能取代。

    世界各国对于脑科学的研究在近年来正成为一个重要工程在推进。美国在2013年提出“BRAIN计划”,目的就是创造新的神经技术,以加速对大脑功能和障碍的进一步了解,特伦斯也是这个计划的参与者。

    “我相信生物大脑可以达到的和计算机可以达到的,没有本质区别。”按照霍金的逻辑,《纽约客》所描述的场景的到来似乎不可避免。

    “我们关于大脑研究项目有一个5-10年计划。期望在这段时间内要提升人类测量和探知大脑的能力,研究出新方法和新工具,这也是所谓创新神经科学要做到的事。”他指出,希望基于此,形成新的深度学习规则。

    不过,让人类稍微安心的是,脑科学家们正在努力“防止”这一天的到来。

    提及进展,他告诉21世纪经济报道记者,“这肯定不是按照一年为单位计算,而是10-20年来看。现在我们进行的脑科学研究,是在建立一个科学家社区,培养学生,为他们提供相应工具,从而帮助技术更好地发展。我们现在处于早期的准备状态,在帮助科学家收集更多数据,最终推进AI的发展。当然进程还是比较快的。”

    “在人脑这个系统,仅大脑皮层就有一百多亿个神经元,每个神经元平均有一千个输入、一千个输出;而机器的三极管就是三个输出输入。人脑比单一的晶体管更强大。”斯坦福大学教授、美国国家科学院(NAS)院士骆利群在论坛上说道。

    要探知的话题有很多,比如人脑对信息的处理和传输速度是毫秒级,远比电脑要慢。但大脑中的信息传递是非常复杂的过程,了解信息如何储存和处理后,才是人类有效改良AI的关键。

    罗敏敏也提到近期在做的几个有趣的实验:脑袋里面有一个区域是用来调控动物运动和觉醒的,他们把动物这个脑区的信号提取出来,转化为光信号,注射到另外一个动物的脑区里。随后,他们发现“源”动物在运动的时候,接受了注射的动物都会跟着动,这就是脑与脑之间的直接的信息交流。此外,脑袋里还有一个区域主要负责控制捕食行为。在刺激小鼠的这个脑区之后,动物出现了疯狂的捕食攻击,只杀不吃。这些实验说明,大脑里面显然存在着一些非常特殊的地方。

    还有一些挑战,假如神经元中的突触连接有所改变,是否会改变信息的输入和输出强度,需要多久才能发现信息传递带来的影响等。

    人类大脑的复杂和神秘散发着独有的魅力,吸引着一代又一代的研究者。

    近日埃隆·马斯克宣布旗下公司Neuralink项目推出侵入式脑机接口方案;Facebook团队也宣布能够通过读取脑损伤参与者的大脑,做到实时解码一小部分对话中的口语单词和短语。这都是对人脑研究的最新重大进展。特伦斯对此热切关注,其中一个原因是,Neuralink公司联合创始人之一Flip Sabes此前是特伦斯所在研究室的学生。

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    “我的研究室训练出了世界上最棒的认知神经科学家!”提及此,他十分兴奋。“这是我们迈出的重要一步,可以让我们解码更大量的神经元信息。在过去20年内,学界已经在尝试将芯片植入到大脑前额叶的位置,解码大脑给四肢发出的动作信号,以此帮助治疗脊椎类疾病引起的运动能力丧失。”

    经典再续,《银翼杀手2049》上映。人类对拥有智慧的机器人心怀担忧由来已久。

    他向记者介绍道,通过脑机接口这类技术,可以提取到人类的感官信息,“马斯克一旦成功,在未来我们就不需要用键盘打字,可以直接提取大脑信息,用意念进行谷歌或者百度搜索。这会带来一个全新的世界和联结方式。不过它不会马上发生,可能要再过几十年。”

    骆利群介绍,在学习神经科学的过程中,科学家们会在不同的层次上研究大脑,比如有的人会去研究某一些蛋白质是怎么样运作的;有的人在研究突触,在大脑中超过一百万亿的突触让神经元进行联系;有的人在研究大脑中的网络是如何在行为中进行传导的,等等。这些对大脑不同层次的研究和整合,是过去的十年中最令人激动的进展之一。

    当然,对于脑科学的研究并不只是为了促成人工智能这类基础技术的发展,这将衍生出对更多行业领域的新变革。正如特伦斯在新书《深度学习》中所说,“我们是一个伟大的生物链。”

    值得注意的是,众多学科的研究,如物理学、医学、历史学,都在和脑科学或多或少地产生关联。而计算机科学和脑科学的联系就更加紧密了。

    “深度学习”太原始

    人工智能中的突破性技术“深度学习”,主要就是模拟了人脑对新事物的反应。人脑有大量被称为神经元的脑细胞,人之所以能够进行思维,就是因为这些神经元互相联结,处理各种信息。同样,如果用机器模拟神经元,并建立人工神经元联结网络,这样的人工神经网络就能够进行思维。

    不过,对于这种思维方式是否能够达到和人脑相同的程度,科学家们给出了有趣的回答:“我们可以放很多存储在计算机的系统中,但是并不一定可以对个体的经验进行存储。”耶鲁大学心理学教授图尔克-布朗尼(Nicholas Turk-Browne)说。

    他举例道,你要是问我特朗普的电话号码是多少,我会说不知道。但如果问一台计算机,它会怎么回答呢,要么会说需要建立一个数据库,要么说需要搜索自己的数据库。

    图尔克-布朗尼认为,人工智能主要是仿真和模拟人类的能力。对人类大脑的学习和记忆能力的研究,可以帮助我们进一步发展人工智能系统的能力。

    在AlphaGo对弈人类棋手不断获胜时,也有很多的讨论围绕人工智能的“理解力、创造力、情感”几个方面展开:人工智能可以在计算能力上超越人脑,但是,在理解力这些更加深层次的能力上,现在可能都还比不上三岁孩童。

    此前,IBM研究院首席运营官范德布洛克(Sophie V.Vandebroek)博士对第一财经记者表示,人工智能是需要不断学习的一个过程,要达到和人类具有相同的理解和推理能力,还有很长的一段路要走,“我认为我们(IBM)没有一个具体的时间表”。

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    沙特授予机器人苏菲亚以公民身份。

    被称为“深度学习教父”的杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)前一段时间也提到,深度学习已经进入了瓶颈期。一些科学家开始研究其他技术路线的可能性,比如迁移学习。简单来说,迁移学习是机器学习的一种方式,更加适合不具备大量数据基础的中小公司。

    金沙江创投董事总经理、未来论坛理事丁健对第一财经记者表示,“脑科学是人类未知领域里最大的一块,也是离我们最近的一个领域。它的每一个进步都能带给我们惊喜”。同时,他认为技术的发展也在促进脑科学研究的进步。不过,从投资的角度来看,对于前沿科技的投资中,人才储备是至关重要的。所以,他对于脑科学的关注目前还在兴趣阶段。

    “深度学习(和人脑相比)太原始了。人脑才是更加智慧和神奇的。担心电脑超过人脑,至少目前还不可能。”丁健说道。

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