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管件球阀关于AI和机器人的七个错误言论物流

时间:2019/11/29 14:40:16 编辑:

对于人工智能和机器人未来的歇斯底里——关于人工智能和机器人将会何等有力、何等迅速以及他们将对工作岗位造成何种冲击。

错误的预测将导致我们害怕那些不会发生的事情,为什么人们会产生这些错误呢?我找到了七个常见的原因。

1. 高估和低估

Roy Amara 是未来研究所(the Institute for the Future)的联合创始人。该研究所位于 Palo Alto,也就是硅谷的智慧中心。他以现在被称为 Amara 定律的格言而闻名:技术的作用总是在短期内被高估,而在长期内被低估。

2. 想象中的魔法

广义人工智能(AGI)指的是我们将建造出与人类一样运作的自主机器人。我被告知自己还没明白广义人工智能会有多么强大。这不是争论所在。我们对于广义人工智能是否存在都没有概念。我希望它是存在的——这一直都是我自己在机器人和 AI 领域工作的动力所在。但是现代广义人工智能(AGI)研究的进展十分不好,不论是在广义上还是在支持持续存在的独立个体上。

广义人工智能(AGI)貌似主要受困于人工智能至少 50 年来一直存在的问题上,即推理和常识。我看到的所有证据都证明我们目前在如何建造广义人工智能方面毫无头绪。它的特性完全未知,所以在修辞上他就很快变成了魔法,强大而没有任何边界限制。

3. 性能与能力

人们听说某些机器人或者某些 AI 系统已经完成了某些任务。然后他们将这一性能(performance)归纳为一种能力(performance),即一个完成同样任务的人被认为会具备的能力。他们把这一归纳应用到了机器人或 AI 系统。

现在的机器人和 AI 系统在他们能做的事情方面还极其狭隘。人类风格的归纳还不适用。

4. 手提箱文字

手提箱文字导致人们错误理解了机器能够在人类从事的任务中做得多好。这部分归咎于 AI 研究人员——更不可饶恕的是他们所在的研究机构的新闻办公司——急于采用手提箱概念的实例来声明研究进展。这里的重点是“实例”(an instance)。这一细节很快就消逝了。标题党们宣扬手提箱文字,并扭曲了大众对于人工智能当前进展和未来前景的理解。

5. 指数定律

很多人都在遭受“指数主义”滥用的折磨。类似的,得益于深度学习的成果,AI 系统的性能获得了迅速的提升。很多人似乎认为,这就意味着我们会持续看到 AI 性能在正常基础上的同等倍数的提升。但是,深度学习的成果是 30 年的历史积累,而且是个孤立事件。

这并不意味着不会有更多的孤立事件,平淡的 AI 研究中出现的孤立事件会突然极大地提高许多 AI 应用的性能。但是,并没有说明孤立事件多久发生一次的“定律”。

6. 好莱坞的场景

事实证明,许多人工智能研究人员和人工智能专家,尤其是那些沉溺于人工智能失控和屠戮人类的预测的悲观主义者,都是同样的想象力匮乏的。他们忽略了这样一个事实,如果我们最终能够制造出如此智能的设备,彼时世界将已经发生了巨大变化。我们不会瞬间惊讶于这种超级智能的存在。人工智能会随着时间的推移而不断进化,我们的世界会被许多其他智能填充,并且我们将会拥有丰富的经验。早在想要摆脱人类控制的邪恶超级智能出现之前,就会有不那么智能、不那么好战的机器出现。在此之前,就会有脾气相当暴躁的机器出现。在那之前,就会有相当烦人的机器出现。在他们之前,还会有傲慢和不开心的机器出现。我们将在这个过程中一点点改变我们的世界,同时不断调整新技术及其应用环境。我并不是说未来不会有什么挑战。我要说的是,挑战不会像很多人想的那样突然而至和不期而至。

7. 部署速度

几乎所有的机器人和 AI 领域的创新要想真正广泛地应用,都要比行业内外的人们想象的难得多。

许多 AI 研究人员和权威人士都以为世界已经数字化了,简单地引入新的 AI 系统将会直接向下影响到 AI 领域、供应链、工厂车间和产品设计上的运营变化。注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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