AI：周志華老師文章《關(guān)于強人工智能》的閱讀筆記以及感悟

導(dǎo)讀
? ? ? ?關(guān)于人工智能，長期存在兩種不同的目標或者理念。一種是希望借鑒人類的智能行為，研制出更好的工具以減輕人類智力勞動，一般稱為“弱人工智能”，類似于“高級仿生學(xué)”。另一種是希望研制出達到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識、能根據(jù)自己的意圖開展行動，一般稱為“強人工智能”，實則可謂“人造智能”。

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目錄

觀點一

觀點二

觀點三

總結(jié)

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觀點一

? ? ? ?首先，從技術(shù)上來說，主流人工智能學(xué)界的努力從來就不是朝向強人工智能，現(xiàn)有技術(shù)的發(fā)展也不會自動地使強人工智能成為可能。

? ? ? ?不妨看看現(xiàn)在人工智能技術(shù)所取得的成功。在圖像識別、語音識別方面，機器已經(jīng)達到甚至超過了普通人類的水平；在機器翻譯方面，便攜的實時翻譯器已成為現(xiàn)實；在自動推理方面，機器很早就能進行定理自動證明；在棋類游戲方面，機器已經(jīng)打敗了最頂尖的人類棋手??可以看出，上述成功有一個共同的特點：它們都是在考慮某種特定類型的智能行為，而不是“完全智能”行為。

觀點二

? ? ? ?第二，即便想研究強人工智能，也不知道路在何方。

? ? ? ?實際上，我們完全有更強烈的理由認為，即便能精確地觀察和仿制出神經(jīng)細胞的行為，也無法還原產(chǎn)生出智能行為。正如國際人工智能終身成就獎得主、多倫多大學(xué)赫克托·萊韋斯克(Hector J. Levesque)教授在他2017 年的新著5 中所說，即便在最理想的情況下，神經(jīng)科學(xué)家也僅是能獲得“目標代碼”而已，沒有理由認為獲得了目標代碼就能還原出源代碼，因為這樣的“反向工程”即便對軟件程序來說也幾乎是不可能的，更何況神經(jīng)細胞內(nèi)部還存在“分布式表示”。

觀點三

? ? ? ?第三，即便強人工智能是可能的，也不應(yīng)該去研究它。

? ? ? ?任何一個科學(xué)研究領(lǐng)域或許都存在一些不該去觸碰的東西。例如克隆人是被主流生命科學(xué)界所禁止的。強人工智能的造物將具有自主心智、獨立意識，那么，它憑什么能“甘心”為人類服務(wù)、被人類“奴役”？

總結(jié)

? ? ? ?總之，強人工智能出現(xiàn)的那一天，恐怕真的就是人類面臨最大生存危機的時候。所以，對嚴肅的人工智能研究者來說，如果真的相信自己的努力會產(chǎn)生結(jié)果，那就不該去觸碰強人工智能。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AI：周志华老师文章《关于强人工智能》的阅读笔记以及感悟的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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