聚焦AI_專家稱大腦被破解前都是假人工智能嗎

　　【網(wǎng)易智能訊8月12日消息】根據(jù)瑞士神經(jīng)學(xué)家、 Starmind聯(lián)合創(chuàng)始人Pascal Kaufmann的說(shuō)法，人工智能今日遭遇困境，這是因?yàn)槿缃竦墓径及讶四X比作電腦。然而，大腦對(duì)信息的處理、知識(shí)的檢索，以及對(duì)記憶的儲(chǔ)存并不能像電腦那樣運(yùn)作。

　　人工智能與大數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)

　　“當(dāng)企業(yè)聲稱利用人工智能來(lái)支持下一代產(chǎn)品時(shí)，他們?cè)跐撘庾R(shí)里指的是大數(shù)據(jù)、邏輯分析以及自動(dòng)化的交叉領(lǐng)域。如今所謂的人工智能，通常只是將程序員的個(gè)人智力濃縮到源代碼之中，”曾在美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局從事機(jī)器人工作的Kaufmann說(shuō)到。

　　“我們不應(yīng)該需要看3億張照片才能判斷某事物是貓、牛還是狗。”智能與大數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)，而是與小數(shù)據(jù)有關(guān)。你看到一只貓，如果能像孩子一樣抓住并提取貓的本質(zhì)特征，從而以后見(jiàn)到貓就能夠識(shí)別，這才叫做智能。

　　AlphaGo不是真正的人工智能

　　谷歌旗下DeepMind開(kāi)發(fā)的AlphaGo，精通人類所尊崇的、最苛刻的戰(zhàn)略游戲—圍棋。Kaufmann對(duì)此表示，創(chuàng)造AlphaGo奇跡的并不是“真正的人工智能”。“AlphaGo使用的技術(shù)能夠預(yù)測(cè)未來(lái)10到20個(gè)潛在的動(dòng)作，這并不是成功應(yīng)戰(zhàn)的最高戰(zhàn)略布局，”他說(shuō)，“所以這項(xiàng)測(cè)試只是典型的基于規(guī)則的戰(zhàn)略，而不是真正的人工智能。”

　　Kaufmann認(rèn)為人工智能將在并未編程的情況下作弊。根據(jù)他的說(shuō)法，機(jī)器在游戲規(guī)則之外制定策略的能力才能夠反映出是否是真正的人工智能。此外，他堅(jiān)稱，“人類行為或人工自動(dòng)化的能力并不一定說(shuō)明機(jī)器變得更聰明。”以水泵為例。你可以用一個(gè)水泵收集水，而不是從河里取水。但這并不是人工智能。它只是手工工作的自動(dòng)化……人類層面的人工智能應(yīng)該是能夠?qū)π碌那闆r有所預(yù)見(jiàn)的。”

　　我們距離真正的人工智能還有多遠(yuǎn)?

　　Facebook計(jì)劃建立一個(gè)大腦-計(jì)算機(jī)交互界面，而埃隆·馬斯克計(jì)劃將人腦與人工智能相結(jié)合，這不禁讓人們好奇，我們距離開(kāi)發(fā)真正的人工智能還有多遠(yuǎn)。盡管如此，Kaufmann相信，在我們真正推進(jìn)這一領(lǐng)域之前，還需要對(duì)“大腦代碼”進(jìn)行破解。他說(shuō)這只能通過(guò)對(duì)神經(jīng)科學(xué)進(jìn)行研究來(lái)實(shí)現(xiàn)。

　　今年早些時(shí)候，DeepMind創(chuàng)始人Demis Hassabis在一篇論文中也表達(dá)了類似的觀點(diǎn)，他認(rèn)為人工智能和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域需要重新建立聯(lián)系，而且只有通過(guò)挖掘自然智能，我們才能開(kāi)發(fā)出人工智能。“許多公司都在對(duì)他們的資源進(jìn)行投資以建造更快的計(jì)算機(jī)……我們需要對(duì)大腦運(yùn)作原理給予更多的關(guān)注，理解它是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的……而不僅僅是復(fù)制/粘貼信息，”他說(shuō)。