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人和 AI 的区别

Posted at — May 08, 2022

这里我们只讨论目前的 AI,即基于统计学的机器学习框架下的 AI。

当我希望利用机器学习技术解决一个问题是,首先想到的是是否能找到足够多的数据集给模型拟合,这种让机器模拟人做抉择的效果,本质上是概率论和统计学在支撑,数据本身对机器没有任何意义。比如人可以在不接受大量事先的定义或概念的情况下,识别出一句话是否为有讽刺意味的危险言论,这是因为人脑能根据自身的环境产生符合该环境的概念,但机器不能。机器不能创造某个环境下的新概念。这是我认为人跟机器,或者说跟目前的 AI 的区别,是机器目前不能越过的障碍。

我们有更复杂的模型,有含有更多隐藏层的模型,但不管深度再大,本质上还是对数据的归类、线性和非线性的拟合,就是我们人类称为「经验」的东西。人能创造新概念,我认为有一个重要的因素就是人有「自我认知」能力。人知道自己是什么,知道自己的物种和所在环境。你可能会说,这些认知的来源也是从小经历的教育呀。但是我相信一个刚拥有认知能力且尚未经历教化的婴儿也能意识到自己是个个体并且和其他物体不同,婴儿自己创造了「不同」这个新概念,但模型不能,机器不能。

我们还有生成类模型,这些模型和其他深度模型本质上并无区别,机器生成的新东西只是对原有事物的拆分和组合,通过对数据的拟合,来决定哪些元素放到哪些位置。数据集既很庞大又很多样化,所以生成的东西在人类看来,似乎是新的,因为人本身就没见过那么多东西。但是人可以在不接受机器所接受的规模和种类的数据的前提下,创造出真正的新事物。如画、音乐、电影、科学技术、甚至是一次革命。

Alpha Go 战胜人类是赢在算力上,人有生物限制,人的身体结构支撑不了那么高的算力,人不能在一瞬间穷举出所有的情况。但人能理解什么是围棋,而机器只知道围棋规则。我们不能仅靠算力还衡量智能水平。

(开始本文的升华部分)人需要培养创造力,而不是技术力。我们教育应该认识到这一点,不能用人类的弱项去对抗机器的强项,若机器某一天拥有了自我认知能力(虽然我认为在现有的框架上不可能),那那些好莱坞科幻将成为现实,我们要么灭绝,要么成为机器的奴隶。

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