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强大的AI与弱小的AI完全被误解了 包括AI自动驾驶汽车

发布时间:2020/07/16 品牌资讯 浏览次数:376

 

强大的AI。

弱AI。

强AI与弱AI。

或者,如果您愿意,可以将其声明为弱AI与强AI(可以将它们以任何顺序列出)。

如果您已经在大众媒体上阅读了有关AI的文章,那么您很可能已经看到了所谓的“强AI”和“弱AI”的提法,但是更可能是这两个词都被错误地使用了。并提供令人误解和令人困惑的印象。

是时候打破记录了。

有人说弱AI就像是弱小的AI,并且没有达到与强AI相同的功能,包括弱AI的速度肯定慢得多,或者优化程度差得多,或者在AI能力方面不可避免且毫无争议地显得脆弱。

失真的另一种形式是归因于“狭窄”的AI,通常指仅在狭窄定义的领域(例如在特定的医疗用途或特定的财务分析用途中)工作的AI,可以归为相同的作为弱小的AI,而强大的AI可能会更广泛,更包罗万象。

不,不是。

并且,依此类推,错误的使用方法。

有人可能会表示同情,并承认“弱”和“强”一词具有日常含义,这会使您假设在AI上下文中的那些解释形式似乎是正确的。

不幸的是,这不是实际情况。

坦率地说,这并不是弱AI和强AI最初的含义。

精通AI领域的人们可能会为“弱”和“强”一词最初被涂上标签而感到哀叹,因为这样做产生了肮脏的痕迹,并让人联想到人们对这些词的看法或看法是指在AI环境中。

随着时间的流逝,许多人要么未能正确学习,要么无法理解弱人工智能和强人工智能的含义(被那些懒惰或对词典使用不了解的罪魁祸首所扭曲和扭曲),或者有些人选择劫持其他无数用途的措词(故意这样做,为误解之火加油)。

我并不是说您不能选择重新定义用途和术语,只是这样做会造成更多的混乱,并使讨论变得不必要地使正切的内容与一个人的含义相比较。

从本质上讲,是的,玫瑰是其他任何名称的玫瑰,但是苹果不是橙,即使您决定有一天改用苹果这个词称呼橙子。

既然我已经讲完了这些AIvocab绰号所不具有的含义,让我们来看看大头钉,看看它们的含义(或者至少是它的原始含义是什么)。

强AI和弱AI的含义

回溯到1970年代末和1980年代初的AI早期时代,这段时期被描述为AI繁荣的第一个时代,您可能会把它称为基于知识的系统(KBS)和ExpertSystems的时代。(ES)很受欢迎。

今天的最新时代,被某些人认为是AI繁荣的第二个时代,似乎已经被称为机器学习(ML)和深度学习(DL)的时代。

使用面向季节的隐喻,当前时代被描述为AISpring,而第一个时代到现在存在的第二个时代之间的时期被称为AIWinter(这样做暗示着事物要么处于休眠状态要么被放慢了,例如冬季如何通过下雪和其他潮湿的天气条件来缓解气候变化)。

第一个时代包含了很多关于AI是否会变得有情的思考,如果是的话,我们将如何实现。

即使在第二个时代,尽管第一个时代似乎真的已经完全掌握了这个问题,并且许多哲学家加入了AI潮流,但关于未来的前景以及如何发展,现在仍在进行类似的讨论和辩论。人工智能可能会也可能不会真正变得智能。

弱小的AI和强大的AI的绰号诞生了。

大多数人都同意,该词源于哲学家约翰·塞尔(JohnSearle)题为“思维,大脑和程序”的论文(请参阅此处的链接),尽管从某种意义上说,这并不是当时每个人的记忆,同时,“弱”和“强”已经浮出水面,与此同时,Searle的论文将其牢牢地写在了书上,并在此事上成为了方便而切实的观点(为此,他当然值得称赞)。

弱AI是什么,强AI是什么?

它们是关于如何最终实现AI的哲学差异,假设您同意实现AI的含义(稍后对此进行更多介绍)。

让我们看看Searle对定义弱AI的术语的看法:

“根据弱小的AI,计算机在研究思维方面的主要价值在于它为我们提供了非常强大的工具。例如,它使我们能够以更加严格和精确的方式来制定和检验假设。”

而且,他还指出了有关强大AI的观点:

“但是,根据强大的人工智能,计算机不仅是研究思想的工具,而且还可以作为一种工具。确切地说,经过适当编程的计算机确实是一个头脑,从某种意义上说,可以将经过正确编程的计算机说成是理解并具有其他认知状态。

有了这个补充说明:

“在强大的人工智能中,因为编程的计算机具有认知状态,所以这些程序不仅仅是使我们能够测试心理解释的工具;相反,程序本身就是解释。”

然后,他的其余著名论文(现在臭名昭著)继续表明他“不反对弱AI的主张”,因此他没有特别针对弱AI方面,而是着眼于强大AI的预兆。

简而言之,他并没有太多的信念或信念,认为强大的AI值得一书,他说:

“在这里提出的论点中,只有机器可以思考,只有非常特殊的机器,即大脑和具有与大脑相同的内部因果力的机器。这就是为什么强大的AI几乎没有告诉我们思考的原因,因为它与机器无关,而与程序有关,并且任何程序本身都不足以进行思考。”

至少在某些人的解释中,这就是这个意思。

如果您坚持使用“计算机程序”,那么传统的AI大概注定要失败,因为这些程序永远不会削减它,并且缺乏体现我们与思维和情感相关联的东西所需的能力。

人和动物具有某种意图,某种程度上是由于我们大脑的使用而引起的,对于那些认为真正的AI要求这种意图的人,您通过追求“计算机程序”来树错了树(它们是错误的东西)。并不能将情报梯子提高到最高)。

所有这些都以Seale提出的两个关键假设或命题为先决条件:

1.“人类(和动物)的故意性是大脑因果特征的产物……”

2.“实例化计算机程序本身绝不是故意的充分条件。”

如果您的目标是设计一个可以思考的计算机程序,那您就傻子了,永远也不会到那里,但这并不是完全愚蠢的,因为您可能会在此过程中学到很多东西,并且可能会有一些确实很酷的结果和见解,但这不会成为思想家。

我认为,这是一种令人深感兴趣的哲学考虑,这一点值得学者和其他学者赞扬。

这对于每天进行AI工作的人来说是否有所不同,因为那些制造基于AI的系统(例如Alexa或Siri)或在生产线上运行的机器人会担心并失去睡眠的能力?

没有。

需要澄清的是,我们距离制造能够以人类智慧的范围,范围和深度的任何真实含义展现人类水平的智慧的AI系统还有很长的路要走。

对于那些不断听到像人类一样熟练的AI系统的人来说,这真是令人震惊。

缓慢并测量呼吸,并在此处继续阅读。

实现真正的AI是最重要的问题

我之前提到过狭窄的AI。

有一些AI应用程序似乎在狭窄的领域中表现不错,尽管也许它们应该有一个SurgeonGeneral类型的小字体,以标识出有关AI实际功能的诸多警告和限制。

当今的AI系统无法进行或展示常识性推理,我相信我们都同意人类通常具有这种意识(对于那些嘲笑人类是否具有常识性推理的人,是的,有些人我们有时似乎知道缺乏常识,但这与总体上被认为是常识的推理并不相同,并且不要将两者混为一谈。

对于AI内部人士而言,当今的AI应用是狭窄的AI,而不是AGI(人工通用情报)系统,这是又一个术语,用于解决“AI”已被淡化为术语并被使用的事实。对于人们想说的是AI,与此同时,还有其他一些人在竭力争取纯粹主义者版本的AI,即AGI。

关于弱人工智能和强人工智能的争论的对象是那些怀疑我们是否有一天能够实现真正的人工智能的人。

真正的AI是一个加载术语,需要澄清。

真正的AI的一种版本是可以通过Turing测试的AI系统,该图灵测试是一种简单而有效的测试,涉及询问AI系统问题和询问人类问题,本质上是运用智力游戏的两个截然不同的参与者,以及如果您无法确定是哪一个,则AI可能是人类智能的“等效”部分,因为它与表现出智力的人类是无法区分的。

尽管图灵测试很方便,并且是判断AI努力成为真正AI的常用工具,但它确实有其缺点和有问题的考虑因素(请参阅此处的分析)。

无论如何,我们如何才能使AI在图灵测试中获得成功,并在表面上将AI与人类智能区分开?

一种信念是,我们需要在人工智能系统中体现与人类(某种程度上在动物中)相同的意图,伤亡,思维和情感本质。

附带说明一下,我们达到AI情感的那一天通常被称为奇点(请参阅此处的解释),有些人认为将不可避免地达到这一点,然后我们将获得与人类智力相当的效果,而另一些人则认为人工智能将超越人类的智慧,而我们实际上将得出一种人工智能超级智能的形式(请参阅此处的链接中的分析)。

请记住,并非每个人都同意需要发现和重新发明人为意图的先决条件,他们断言我们仍然可以到达展示人类智能的AI,而无需将这种被称为意图和它的肮脏东西扔进购物车中流浪。

无论如何,撇开最后一个方面,另一个大问题是“计算机程序”是否将是使我们到达那里的合适工具(不管那里有什么可能)。

这带来了另一个定义上的考虑。

您所说的计算机程序是什么意思?

在这场辩论开始盛行之时,计算机程序通常意味着使用传统的编程语言和有些非传统的编程语言进行手工编码,例如Weizenbaum的ELIZA和Winograd的SHRDLU等程序。

今天,我们正在使用机器学习和深度学习,因此仍在思考弱AI和强AI的人们的心中一个显而易见的问题是,使用ML/DL是否构成“计算机程序”。

我们是否已经超越了旧的计算机程序而发展到了ML/DL,以至于我们似乎再也无法摆脱计算机程序无法使我们登上理想月球的麻烦了?

好吧,这打开了另一种蠕虫的罐头,尽管大多数情况下大多数人都同意ML/DL甚至在1980年代表达的意义上仍然是“计算机程序”,因此,如果您接受这样的论点,使用计算机程序或计算机程序的变体不足以引起人们对AI的思考,我们仍处在厄运与沮丧的状态。

Searle确实在某种程度上涵盖了ML/DL主题,因为他提到一台人造机器可以考虑是否:

“假设可以人工制造具有神经系统的机器,具有轴突和树突的神经元,而其余所有机器,就像我们的机器一样,同样,这个问题的答案似乎显而易见,是的。如果可以准确地复制原因,则可以复制结果。实际上,有可能使用除人类使用的化学原理以外的其他化学原理来产生意识,意向性及其所有其他部分。”

请注意,当今的ML/DL与人类神经元和人类大脑完全不同。

充其量,这是一个粗略且极其简化的模拟,通常部署人工神经网络(ANN),远低于接近人类生物等效性的任何事物。我们也许有一天会变得更近一些,实际上有些人相信我们会实现这一目标,但是暂时不要屏住呼吸。

不管您是在弱AI还是强AI的情况下做什么,我们都会对弱AI和强AI的论点有所了解,在这里您将按照Searle的方法着陆:

“但是,仅凭一台具有正确程序的计算机就可以思考,理解等等吗?实例化一个程序(当然,正确的程序本身)是否足以构成理解的条件?”

和他旗帜鲜明的回答是:“这个我觉得是提出正确的问题,但它通常与一个或多个混淆的早期问题,它的答案是否定的。”

哎哟!

太聪明了

尽管如此,对于强大的AI仍有一线希望,因为它很可能会转化为可以实现AI思维品牌的东西(Searle说):“任何从字面上人工创造意图(强AI)的尝试都不可能成功。设计程序,但必须复制人脑的因果能力。”

对当今的现实意义

我希望很明显,与弱而强的AI相关的原始含义已经远远超出了大众媒体在今天倾向于使用这些醒目的短语的含义。

如前所述,有些人使用弱AI来指代狭义AI,但这并不是弱AI在其原始上下文中的含义的实质和意义。

有些人用弱AI来暗示AI系统是微不足道的,但这也根本不是弱AI的初衷。

当试图向人们指出,他们对弱AI和强AI的使用与原始含义不符时,他们通常会变得很笨拙,并告诉您不要太固执。

或者,他们告诉您将蜘蛛网从您的脑海中扑灭,并随着当今时代的发展变得更加时髦。

好吧,我想,您可以根据需要更改含义,只是请注意它与原始含义不同。

这在AI的众多应用用途中都有体现。

例如,考虑基于AI的真正自动驾驶汽车的出现。

真正的自动驾驶汽车是指AI完全自行驾驶汽车,并且在驾驶过程中无需任何人工协助。

这些无人驾驶车辆被认为是4级和5级,而要求驾驶员共同分担驾驶努力的汽车通常被认为是2级或3级。共同承担驾驶任务的汽车被描述为半自动驾驶,通常包含各种自动附加组件,这些附加组件被称为ADAS(高级驾驶员辅助系统)。

5级还没有真正的无人驾驶汽车,我们甚至不知道这是否有可能实现,以及到达那里需要多长时间。

同时,尽管是否应允许进行这种测试本身存在争议(我们都是实验中的有生命或有生命的豚鼠),但4级研究人员正在通过非常狭窄和选择性的公共道路试验逐渐尝试吸引一些关注。指出在我们的高速公路和小路上发生)。

一些媒体将半自治的ADAS描述为弱AI,而自治的AI为强AI。

好吧,这与弱AI和强AI的原始定义不一致。

如果您想以这种方式使用这些术语,则必须愿意将原始定义放在一边。

就个人而言,我不喜欢它。

同样,当弱AI和强AI用来描述自主AI之间的差异时,我也不喜欢它。

例如,有人说第4级是弱AI,而第5级是强AI,但这再次在这些术语意图表示的本质上是荒谬的。

如果您真的想尝试将该论点应用于真正的无人驾驶汽车,那么对于无人驾驶汽车是否需要表现出“意图”以对我们的公共道路足够安全而言,这一直存在争议。

换句话说,我们是否可以在没有任何明显的故意表现的情况下制造AI,但是AI是否足以信任公路,小路和日常街道上行驶的基于AI的自动驾驶汽车?

这是一场复杂的辩论(请参阅此处的详细说明),而且还没有人知道驾驶领域是否可以在范围上被认为是足够有限的,以至于不需要这样的故意性,此外,一个问题中的问题是什么可以被认为是安全的?足以让社会接受自动驾驶汽车作为同伴驾驶。

结论

对于那些想要进一步涉足这一主题的人,您还希望了解“中国房间争论”(CRA),这是塞尔先生的争论中所用的箔纸,并且已经成为大厅中的一个传奇的出气筒。AI和哲学。

这是另一天的故事。

AI的从业者可能会把关于弱AI和强AI的整个讨论看作是学术上的事,而毫无争议。

有人说,可以使用任何方式使用这些短语。

稍安毋躁。

也许我们应该留心威廉·莎士比亚的话:“没有思想的话就永远不会天堂。”

我们使用的词语确实很重要,尤其是在AI的高风险目标和成果中。

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