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慕尼黑大学对话AI专家:我们该如何理解机器智能?

作者:时间:2019-03-28来源:科技行者收藏
编者按:机器人也许有一天能够互相聊天、写新闻甚至写小说,而算法将赋予机器人个性。那么,机器学习将如何改变世界?是否有机器学习无法解决的难题?慕尼黑大学(Ludwig-Maximilians-Universitt München)咨询了不同学科的专家观点,从专业视角解答这些问题。

  机器人也许有一天能够互相聊天、写新闻甚至写小说,而算法将赋予机器人个性。那么,机器学习将如何改变世界?是否有机器学习无法解决的难题?慕尼黑大学(Ludwig-Maximilians-Universitt München)咨询了不同学科的专家观点,从专业视角解答这些问题。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201903/398951.htm

  “人工”智能的基础是什么?

  数据库系统与数据挖掘学会主席Thomas Seidl:

  “本质上,人工智能()这一术语指的是,能够通过行为模仿被认定为具有智能的计算机系统。在形式上, 可以被理解为一种数学函数。来自真实世界的情境、观察、问题与任务属于输入内容,而将其「映射」至适当的响应、决策与行动流程之后即可得到输出结果。

  第一代 系统主要将这些功能编码为手动建立的规则列表。举例来说,其中某些方案能够解释自然语言,这类系统利用正式编码方式处理语言中的一切语义与句法规律,外加各种不规则性因素。然而这样的系统很快就遇到了问题,因为日常语言的使用特点在于,不规则性要远高于任何预期,而当前的 AI 系统仅仅能够自动从精心挑选的文本样本中学习到这些特征。

  为了改善这一问题,AI 系统首先选择基础性功能架构,例如决策树或者神经网络,并借此逐步自动适应训练数据所提供的特征。这种方法使得当前的 AI 系统能够将报纸、书籍、讨论文本或者议会辩论纪要中的语言示例作为模型训练素材,而这也使其真正有可能掌握真实语言的表达结构。”

  “成功实现自动(或者机器)学习的关键之一,在于强化学习方法的应用。具体来讲,这种方法会提供适当的反馈以调整系统行为,从而响应任务学习期间的成功或失败尝试。在这种情况下,编程要素主要负责以数学术语来衡量成功或失败的量化标准——例如,分别为期望的结果与不正确的推论定义合适且有效的奖励与惩罚,以这种反馈机制为基础,学习系统将能够有效改变自身后续行为。从此意义出发,如今的 AI 系统已经非常类似于人类以及其它生物的学习过程——能够将反复试验得出的实际结果,一步步改进自身行为并摸索出解决问题的最佳办法。”

  机器人在认知方面会超越人类吗?

  发展与教育心理学学会主席Markus Paulus:

  “我们可以在两者之间设定一种根本性的区别。人类的智能体现在我们的文化当中,我们的思想与观念是在我们的历史背景下逐步发展起来的,成为社会生活方式中不可或缺的组成部分。只有以实体方式成长在这种文化当中,我们才能真正理解。与之相对,尽管我们已经能够开发出以类似于人类行为的方式模拟出某种文化倾向的机器人,但机器人仍远远无法与人类的智能相媲美。

  人类能够轻松分辨红色,能举一反三,将红色与其它一些相似的颜色联系起来,也可以判断出周遭世界的红色物体,轻松区分其中细微的色差区别。这实际上代表着一整套与知识相关的智能机制。另外,能够感知并回应细微差别与幽默元素,也是人类智能的另一大组成部分。只有具备能够记录感官印象的身体,我们才能够真正理解智能所包含的大部分意义。我们通常将其称为「体验认知」。一个人必须能够感受到痛苦,才能理解它的含义。如果不能理解这种感受,那么就必然无法与能够理解感受的生灵产生共鸣。

  机器人与人类之间存在着如此巨大的鸿沟,以至于 AI 永远无法获得与人类智能相当的东西。虽然机器人很可能在多个方面超越人类,但就我们人类能力的广度与灵活性,甚至是智能对于我们的根本意义而言,AI 甚至永远无法接近我们的水平。”

  机器能否写出未来的畅销书?

  德国现代与当代文学及媒体学会主席 Oliver Jahraus 教授:

  “人工智能,再加上艺术创造力,有朝一日确实可能会在文学领域掀起波澜。文学领域其实非常特别,因为从某种意义上讲,文学实际上表现的是每一个人心中关于世界形象的认知,以及自我矛盾的体现——这是个令人惊讶的概念。

  凭借着丰富的知识与经验,机器能够帮助我们写下新的推文。我其实非常喜欢读这些机器生成的内容,而且有时候会觉得它们真的很懂人类的感受。如果我们能更多关注自己可以从中学到什么,也许关于 AI 未来的辩论根本没必要这么激烈。就以文学为例,这是一种非个人的载体(毕竟其中的情节与表达必须要与读者共享),但同时承载的却又是一种高度修改化的故事内容。文学总是暗示着作者的存在与归属。因此,我们需要考虑的并不是AI能否写出畅销书、能否使我们误以为内容是由和我们一样的人类所撰写,或者能否用机器人代替歌德。相反,其中的关键在于AI能否融入复杂的归责与归属系统——在这样的系统中,其必须探索并不断重新思考一般与特殊、集体与个人之间的关系。而只有在这些问题中找到独属于自己的答案,AI才能成为真正的创作者。在我看来,这样的发展目标不可能实现——无论是在技术上,还是在结构上,都不可能。”

  机器能够在短期之内超越人类的文本翻译能力吗?

  计算机语言学学会主席兼信息与语音处理中心(简称CIS)主任Hinrich Schütze:

  “在某些情况下,机器很快就能翻译比人类更好的文本内容。计算机完成的速度更快,而且能够更好地体现其中的专业技术术语。

  目前的计算机在处理简单的文本格式时没有任何问题。然而,它们也存在一些明确的限制。机器翻译可能无法传达诸如反讽、讽刺或者其它一些常见的文学类表达的微妙之处,因为其中包含着一些不同的语言风格、细微差别乃至隐晦的暗示。

  另外很重要的一点在于,虽然算法能够在一定程度上使机器追赶人类的能力,但用户反过来也能够适应计算机的特征。举例来说,如果双方都使用简单的表达方式,那么谷歌翻译已经能够让我们与只会说泰语的朋友交流。同样的情况也出现在我们的日常搜索引擎使用过程当中。我们会输入「爱因斯坦生日」并快速得到答案,而且很明显,我们绝对用同样的方式向人类提问。可以看到,搜索引擎代表着一种强大的创新,而且已经成为我们所有人不可或缺的重要工具。同样,谷歌翻译也拥有着巨大的潜力。当然,这并不是说我们在理解术语意义方面体现出了智能。

  那么,所谓人工智能中的智能,到底体现在哪些方面?以往,很多人曾经将国际象棋视为AI具有智能的实例。但如今还有人会采取这样的观点吗?很明显,我们对人工智能的定义与要求都发生了很大变化,而且相信这种变化还将长期存在。”


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关键词: AI

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