周志华:严肃的研究者就不该去触碰强人工智能

2018 年 1 月 28 日 人工智能学家

来源:知识分子

概要:关于人工智能,长期存在两种不同的目标或者理念。


关于人工智能,长期存在两种不同的目标或者理念。一种是希望借鉴人类的智能行为,研制出更好的工具以减轻人类智力劳动,一般称为“弱人工智能”,类似于“高级仿生学”。另一种是希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物,具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动,一般称为“强人工智能”,实则可谓“人造智能”。


人工智能技术现在所取得的进展和成功,是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。正如国际人工智能联合会前主席、牛津大学计算机系主任迈克尔·伍德里奇(Michael Wooldrige)教授在2016年CCF-GAIR大会¹报告中所说:强人工智能“几乎没有进展”,甚至“几乎没有严肃的活动”(“little progress, little serious activity”)。事实上,人工智能国际主流学界所持的目标是弱人工智能,也少有人致力于强人工智能。

►牛津大学迈克尔·伍德里奇教授


首先,从技术上来说,主流人工智能学界的努力从来就不是朝向强人工智能,现有技术的发展也不会自动地使强人工智能成为可能。


不妨看看现在人工智能技术所取得的成功。在图像识别、语音识别方面,机器已经达到甚至超过了普通人类的水平;在机器翻译方面,便携的实时翻译器已成为现实;在自动推理方面,机器很早就能进行定理自动证明;在棋类游戏方面,机器已经打败了最顶尖的人类棋手……可以看出,上述成功有一个共同的特点:它们都是在考虑某种特定类型的智能行为,而不是“完全智能”行为²。一方面,聚焦在特定类型的智能行为上,才使得任务成为可能而非空谈³;另一方面,如果目标是制造“工具”,那么考虑特定类型的智能行为就已足够,自主心智、独立意识、甚至情感⁴之类的东西,根本无须考虑。打个未必恰当的比方,如果人们的目标是造个工具砸东西,那么造出锤子来就好了,无须考虑让锤子有心智、意识,也不必考虑是否要让锤子自己感觉到“疼”。事实上,人工智能研究活跃的子领域,都是与制造智能“工具”直接相关的;而对“强人工智能”必不可少、却与“工具”不太相关的内容,如自主心智、独立意识、机器情感之类,罕有严肃的研究。所以,现有技术即便发展再快、发展再好,也不会直接使得强人工智能成为可能。


第二,即便想研究强人工智能,也不知道路在何方。


有一种说法,认为如果能够模拟出“人脑”,把其中的神经元、神经突触等全部同规模地仿制出来,那么强人工智能就会自然产生。然而,这种说法从来没有得到过一点点证明,严格说来甚至不能称其为“猜想”,因为猜想也应该有一些即便不够完备但尚能显示可能性的证据,例如通过仿制简单细胞,做出了单细胞智能生物。实际上,我们完全有更强烈的理由认为,即便能精确地观察和仿制出神经细胞的行为,也无法还原产生出智能行为。正如国际人工智能终身成就奖得主、多伦多大学赫克托·莱韦斯克(Hector J. Levesque)教授在他2017年的新著⁵中所说,即便在最理想的情况下,神经科学家也仅是能获得“目标代码”而已,没有理由认为获得了目标代码就能还原出源代码,因为这样的“反向工程”即便对软件程序来说也几乎是不可能的,更何况神经细胞内部还存在“分布式表示”⁶。


第三,即便强人工智能是可能的,也不应该去研究它。


任何一个科学研究领域或许都存在一些不该去触碰的东西。例如克隆人是被主流生命科学界所禁止的。强人工智能的造物将具有自主心智、独立意识,那么,它凭什么能“甘心”为人类服务、被人类“奴役”?有人把阿西莫夫的“机器人三定律”⁷奉为圭臬,但事实上这是行不通的。且不论三定律自身的矛盾和漏洞⁸,凭什么以为有自主心智和独立意识,且智能全面达到甚至超越人类水平的机器,就不会把这些约束改掉呢?即便它是善意的,人类又凭什么认为它会同意比它“愚蠢”的人类的判断?例如它会不会以为把人类全部关进监狱就可以避免人类互相残杀,这才是对人类整体最好的?至于说,到时候人类如果觉得危险了,可以把机器的电源断开……这只是开个玩笑吧,真到那个时候,机器恐怕早就能采用其他的方式摄入能源了。总之,强人工智能出现的那一天,恐怕真的就是人类面临最大生存危机的时候。所以,对严肃的人工智能研究者来说,如果真的相信自己的努力会产生结果,那就不该去触碰强人工智能。


未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。由互联网进化论作者,计算机博士刘锋与中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心石勇、刘颖教授创建。


未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

登录查看更多
4

相关内容

人工智能(Artificial Intelligence, AI )是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支。
Yoshua Bengio最新《深度学习》MLSS2020教程,附104页PPT及视频
专知会员服务
129+阅读 · 2020年7月10日
【人大】大规模知识图谱补全技术的研究进展
专知会员服务
86+阅读 · 2020年5月2日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
106+阅读 · 2020年1月2日
人工智能学习笔记,247页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年12月14日
周志华教授:如何做研究与写论文?
专知会员服务
153+阅读 · 2019年10月9日
清华大学:人工智能之知识图谱(附PPT)
人工智能学家
69+阅读 · 2019年6月9日
谭铁牛院士:人工智能的春天刚刚开始(附PPT)
走向智能论坛
17+阅读 · 2018年5月29日
学界丨面向未来培养人工智能人才 天津大学人工智能学院成立
CCCF专栏:黄铁军| 也谈强人工智能
中国计算机学会
5+阅读 · 2018年2月15日
CCCF:周志华 | 关于强人工智能
AI科技评论
4+阅读 · 2018年1月17日
人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么?
大数据技术
6+阅读 · 2017年11月22日
CCCF专栏 | 生成式对抗网络的研究进展与展望
中国计算机学会
13+阅读 · 2017年11月17日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
Meta-Learning with Implicit Gradients
Arxiv
13+阅读 · 2019年9月10日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月30日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关VIP内容
Yoshua Bengio最新《深度学习》MLSS2020教程,附104页PPT及视频
专知会员服务
129+阅读 · 2020年7月10日
【人大】大规模知识图谱补全技术的研究进展
专知会员服务
86+阅读 · 2020年5月2日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
106+阅读 · 2020年1月2日
人工智能学习笔记,247页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年12月14日
周志华教授:如何做研究与写论文?
专知会员服务
153+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
清华大学:人工智能之知识图谱(附PPT)
人工智能学家
69+阅读 · 2019年6月9日
谭铁牛院士:人工智能的春天刚刚开始(附PPT)
走向智能论坛
17+阅读 · 2018年5月29日
学界丨面向未来培养人工智能人才 天津大学人工智能学院成立
CCCF专栏:黄铁军| 也谈强人工智能
中国计算机学会
5+阅读 · 2018年2月15日
CCCF:周志华 | 关于强人工智能
AI科技评论
4+阅读 · 2018年1月17日
人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么?
大数据技术
6+阅读 · 2017年11月22日
CCCF专栏 | 生成式对抗网络的研究进展与展望
中国计算机学会
13+阅读 · 2017年11月17日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员