别在奇点论上浪费时间了，十分钟看懂《智能的本质》

互联网思想 · 公众号 · 科技媒体 · 2017-04-03 20:32

正文

请到「今天看啥」查看全文

推荐语

在书中，作者从常识出发，对人工智能和机器人表达了很多“令人惊讶”而又让人深思的观点。

如果机器可以打造一个更美好的世界，这个世界为什么还需要我们？

深度学习是学习人类做过（过去时）的事情的技术。

在陪伴老年人方面，迄今为止最先进的机器人都不如狗做得好。

永生终将成为一种待价而沽或是可租可借的服务，就像目前的云计算服务一样。

……

人工智能发展简史

有两种方式可以实现图灵测试：第一种，使机器变得像人一样聪明; 第二种，使人变得像机器一样愚蠢。

——皮埃罗·斯加鲁菲

历史学家、科学家、哲学家和诗人都曾记载了人类对无限性的追求。这在过去（或多或少）意味着他/她努力追求与创造和主宰世界的神融为一体。后来，随着无神论在西方文明中逐渐占有一席之地，亚瑟·叔本华将此概念重新定义为“权力意志” （will to power）。弗里德里希·尼采（Friedrich Nietzsche）认为西方社会的神已死，他们对于无限性的追求从神秘存在转向数学以及科学研究。大约一个世纪以前，伯特兰·罗素（Bertrand Russell）和大卫·希尔伯特（David Hilbert）等欧洲数学家建立了一套逻辑程序，基本意在简化对事物的可能存在的证明和发现过程。因而人类转变了看待事物的视角： 无限不再是人类必须努力获得的目标，转而变成了人类可以通过创造实现的事物。

人类对无限论的一系列研究产生了诸多影响甚广的成果，其中一项就是数字电子计算机的出现，它是英国数学家阿兰·图灵（Alan Turing）的实验思想的具体实践。阿兰·图灵随后发表了他在机器智能领域的经典论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence，1950 年）。几年之后，“人工智能”一词开始在科学家及哲学家的圈子中流行开来。

此后，有关人工智能的研究分化为两个流派： 一个是以二进制和数理知识为基础的逻辑派，另一个是以神经元突触的物理层面为基础的神经网络学派。

随着计算机硬件技术的指数级增长，逻辑派逐渐式微，而神经网络学派不断兴起。

在硅谷进行了 30 年人工智能研究的皮埃罗认为，时至今日，人工智能领域的主流技术，在本质上仍然是图灵机的架构（我们现在使用的智能手机和笔记本电脑都还是这一结构）。经过几十年的发展，其最大的变化是硬件速度与性能的提升，在算法逻辑上并没有根本性的革新与改变——人们取得的进步在本质上只是将更多的高性能处理器连结起来，给了神经网络更大的空间来模拟大脑的思维。

人工智能的现实与幻想