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复旦EMBA学长分享：当今人工智能距离通用人工智能有多远？
时间: 2024-03-16 19:40:35
来源:
浏览量: 335
导读：
我们的生活已经开始被人工智能改变。不论从经济前景，还是生活品质的角度来看，这个领域的发展前景是很多人关注的话题。7月9日在上海开幕的世界人工智能大会上，张文宏一句“在人工智能如日中天的今天，此次抗疫靠的还是传统智慧”引起了很多人的共鸣。张医生这句话包含着这样的意思：面对突如其来的灾难时，人工智能依然无法取代人的工作，能解救人类的，终究还是人的智慧。
但是，假设有一天，人工智能真的可以全面拥有人类的“传统智慧”，进而全面取代人，这会不会带来另一种灾难？
7月10日，“君子知道”复旦大学EMBA人文商道讲堂特邀复旦大学哲学学院教授、博导、教育部长江青年学者徐英瑾从哲学的视角讲述人工智能的发展。
徐英瑾：当今人工智能距离通用人工智能有多远？
我们谈论这个话题，有一个背景，那就是，公众对人工智能有很高的期望。这其中，很多期望是建立在对学界实际发展状况的误解上。比如认为人工智能是个新东西，是这几年冒出来的。事实上，“人工智能”（artificial intelligence）正式变成公认的学科名词是在1956年美国的达特茅斯会议上。显然这是距今很久远的事情了。至于现在被谈论很多的深度学习技能，前身就是人工神经元网络（artificial neural network）。这个概念20世纪60年代就被学界注意到了。人工智能的奠基人之一阿兰·图灵生前也搞过一些粗浅的人工神经元网络研究，这样算的话，这个技术至少可以追溯到20世纪40年代了。所以，人工智能的主流技术其实并不新，它是经过传统技术的反复迭代而来的。
AI技术的现状：理想丰满，技术骨感
对AI技术，主要有三种论断。有人持乐观论，认为AI的发展一定能够在短时间内解决我们面临的各种问题。这种论调描绘了一个乌托邦场景：回到家中，所有的设备都能够通过5G网络和物联网与你心有灵犀。汽车是不用驾驶的，上了车啥事都不用干就可以把你带到目的地。
另一种是悲观论，表面看上去这和乐观论背道而驰，实际上底层逻辑是一样的。他们都认为，人工智能能够消灭很多人的工作。只是，持有乐观论的是站在顶层的人，他们本身就拥有财富、权力和资本，所以员工解散了不要紧，企业还是我的，我照样赚钱。悲观论者更多站在那些被裁掉的人的立场，认为AI会对人类构成巨大威胁，甚至有可能带来人类的灭绝。
我的观点是泡沫论。“泡沫”不是指AI的未来一片黯淡，而是说在短期内，这项技术的发展无法匹配很多人的梦想。理想很丰满，技术目前还很骨感。如果你意识不到两者的差距，就会导致泡沫。
假如因为对AI持有乐观态度而到市场上去融资，那就需要谨慎考虑。历史上有成功的案例，比如IBM360计算机项目，但也有很多失败的案例。许多关于AI的融资计划都把未来描述得很好，饼画得特别大，但最后很有可能会黄掉。
AI对我们生活的改变不是全局性的、颠覆性的，而是局部的改进。如果怀着颠覆人们生活的期望去投资项目，那十有八九会失败。AI在网络教育里的作用，在养老陪护上的作用等，我认为会有一些商机。但有些项目比如自动驾驶，就有很多泡沫。
使用传统方法解决问题的能力在下降，这是危险的
我自己主张的泡沫论是建立在一些基本概念界定的基础上的，比如“专用人工智能”和“通用人工智能”。专用人工智能就是只能干一件事或两件事的机器，而通用人工智能就是啥事都能干。我举个例子，李世石是一位棋手，但是AlphaGo是一个围棋程序。如果我们把李世石看成一个智能系统的话，他就是通用智能系统。因为他还能做许多其他事情，比如他应该会泡面，会开车，他还会在和AlphaGo下完棋以后接受媒体采访，谈谈感受。但是AlphaGo肯定不会开车，也不能在和李世石下完棋以后和媒体谈谈它的感受。人类的特点是，你在一件事上可能是专家，其他事情也能干，只是干得没那么好。李世石开车肯定没有韩寒好，这就是专用人工智能和通用人工智能的区别。
我们现在看到的人工智能都是专用的，它们的制作思路都是按照专用的思路来做的。比如人脸识别和语音识别，现在人工智能通过卷积神经元网络技术的进步，已经获得了一个极大的能力。一个人可以同时通过人脸和声音识别他人，但对于人工智能来说，图像识别的神经元系统和语音识别是两回事。
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