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「王煜全-要闻评论」跟马斯克打赌50万美元,这教授底气有多足?

你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
5月31号马斯克在推特上预测,2029年很有可能实现两件事,一是人类登上火星,另一件是人类将实现通用的人工智能,简称AGI(Artificial General Intelligence)。

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根据维基百科的解释,通用人工智能“表现正常人类所具有的所有智能行为”,要具备逻辑推理、学习知识、做判断等等自主行为能力。由于接近人类智能水平,可以完成很多不同领域的任务,所以通用人工智能一直被称为"强人工智能"。
与强人工智能对应的就是弱人工智能,也就是"专用人工智能",只能完成一个特定领域的工作,比如击败人类职业围棋冠军选手的AlphaGo、用于自动驾驶的特斯拉FSD系统,特点就是输入数据的来源单一、输出目标简单而明确。
2029年,也就是7年后就实现强人工智能,听着确实有些不可思议,所以在产业界和学术界的争议很大。
6月4号,卡内基梅隆大学特聘研究员、兼职教授瓦德瓦(Vivek Wadhwa)和纽约大学心理系教授加里·马库斯(Gary Marcus)写了一篇文章《跟埃隆·马斯克打赌50万元美元,他对AI的未来预测是错的》,还发表在《财富》杂志上。
这个赌约是加里·马库斯教授发起的,他还制定了具体规则,那就是到2029年,如果人工智能能做到以下5件事中的3件,那么马斯克就赢了。这5件事分别是:
1 让AI在看电影的同时描述对剧情的理解;
2 准确解释小说里的情节矛盾和角色动机;
3 在世界上任何一个厨房里成为一名合格的大厨;
4 可靠编写一万行无bug的代码;
5 读懂任何数学文献并转换为准确的数学证明公式。


马库斯教授是人工智能和认知科学的双料专家。他创办过一家AI公司Geometric Intelligence,2016年被Uber收购;他还写过一本畅销书《重启人工智能》,被福布斯评为"7部人工智能必读书籍之一"。这样资深的AI专家站出来反对马斯克,他的观点确实值得关注。
马库斯教授的观点是,现在的人工智能大多是模式识别,不管是各类文字乃至音乐、绘画,在机器眼里,其实都只是代码信息,把它们处理成统一的数据,喂养给系统来学习。
就好比我们之前介绍过的谷歌的Gato,不管是图像、文字还是别的什么数据,在Gato眼里都一样,都是交给同一个Transormer算法来处理,不会区别对待。也就是说,Gato找到了不同数据类型的通用训练方法,但基本逻辑不变,还是模式识别,不是通用人工智能。

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通用人工智能必须要具备逻辑推理能力,也就是说,不光会归纳,还要会演绎。但现在几乎所有主流的人工智能,都是依赖大量的数据训练形成的模式识别,是归纳不是推理。为什么推理能力很重要呢?举个直观的例子:自然语言处理的AI模型GPT-3,主要通过用AI对互联网上的海量文字信息进行抓取和学习,生成相对合格的文章。但是AI只能遵循一定的模式和算法,比如人类都知道要避开敏感的种族主义言论,GPT-3就不知道。
在自动驾驶里的AI应用也是一样,道路环境的变化高度复杂,有各种意想不到的情况要处理,AI需要感知复杂情境,根据已有的经验和知识来推理,做出合理的反应,而迄今为止这种技术尚未诞生。
前不久一辆特斯拉汽车直接撞上了价值300万美元的喷气式飞机,这就是AI没有推理能力的表现。因为在此前的系统训练里,可能让AI识别过大型客机的数据,并没有训练小众和罕见的喷气式飞机数据,换一个飞机形状或型号就不知道避开了,这就是缺乏推理能力的典型案例。
所以马库斯教授推测,现在AI、机器学习算法只不过是实现强人工智能的工具之一,就像在建筑工程领域,我们需要锤子、扳手和钳子等等,未来还有很多AI算法和工具都还没有发明出来呢。
马斯克对于未来的判断,我觉得确实乐观了点儿。我们早就说过,“只能做单一任务的弱人工智能比人强,通用的强人工智能比人弱”,虽然谷歌的Gato在人工智能的通用性上有所提升,但这个规律在可预见的将来还会延续很长时间。
很多科幻作品在描述未来的时候,都会讲基于强人工智能的机器开始觉醒,拥有了人类的知觉和自我意识,开始毁灭人类,比如《终结者》和《西部世界》。很多人把这些剧情影射到现实世界,认为现在的人工智能很强大,会抢走人类的饭碗,要开始保持警惕了。
我觉得这是担心过了头,现实情况恰恰相反:因为强人工智能时代还是一个尚未实现的愿景,那么擅长各个专业领域的弱人工智能,就是我们现在最好的工具。如果你抗拒使用这些工具,就有可能确实会丢掉饭碗;而如果你善于使用这些工具,则可能事半功倍,就像我们之前介绍的,每天上班只需要五分钟。

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未来很多工业生产、配送、货运物流等等都会交给人工智能和机器人,不同的人工智能完成各自领域的任务,这就是我们说的"弱人工智能”。但在未来的产业生态中,人和AI、机器人以一种高度默契的方式协同工作,会极大地提升整个社会的经济效率。
你看,虽然强人工智能时代尚未到来,但今天的AI应用已经足够精彩了。人和人之间的真正差别,就在于会不会运用人工智能来为自己服务。你还看到了哪些AI应用,带来了不一样的竞争优势呢?你开始使用了吗?欢迎留言一起加入讨论。
以上就是今天的内容,更多科技产业的底层思考逻辑,会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号,报名加入!
王煜全要闻评论,我们明天见!
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大神点评5

兼职教授为啥挂卡内基梅隆的名字
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学习的本质是创造,任何达不到创造级别的都是模仿
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都上不了人家的牌桌怎么赌
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还是乐观一点吧!!
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这个教授肯定输了
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