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AI:智力还是智能?一字之差,失之千里



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    在全速奔跑以前,先思考一下我们究竟要如何与比我们还聪明的机器相处。





    智力,指的是负责推理论证和客观理解的能力。而智能则是获取知识和技能的能力。我面前的电脑同时向我展现了这两项能力。自从1946年宾夕法尼亚大学设计制造出了人类历史上第一个可编程的机器,Electronic Numerical Integrator and Computer (ENIAC) 之后,人类社会发生了巨大的变化。在那一刻之前,绝大多数人类制作的工具只能完成一种功能,解决一个问题,例如斧子,计算器,蒸汽机,和弓箭等等。而计算机的兴起则让我们看到工具逐渐可以自我适应并升级了。




    这一逐步流行起来的计算文化也启发了众多研究者,创造了科技乌托邦的种种神话,里面有着无穷无尽的财富和用之不竭的生产力。而这一切逐步退化成了科技泰勒主义和无根据的产业自信,虽然新的机器确实让我们的生活变得更快,接触的用具更小,并一定程度上摆脱了距离的限制。接着,因特网,无限的传感器和加速过后的计算系统被结合起来。于是,又一次,我们开始思考未来会怎样,我们不断制造着自己也无法理解的机器,并越来越难确定它们究竟将要给我们带来什么,我们又该如何和它们相处。


    这一极其简略的回顾将我们带回今天,一个人们开始担忧自动化,人工智能和机器人统治者的时代。在我们开始未来的新征程之前,我希望可以慎重地思考一下关于人类,机器和智能的细节,并做出以下论断:任何可以节省商业成本的科技都会变为可能,任何可以被分离成一套执行标准的任务都可以被科技完成。换句话来说,因为机器比人类更擅长按一定规则处理智力和实际资产,所以任何可以节省成本或者可以被分离为明确指令的工作都将被自动化。


    既然我们已经明确了这一不可逆转的趋势,那么我们来思考一下具体的设计问题。智力是客观的。它负责那些不需要重复,研究和价值判断的领域(可这些它不覆盖的领域才是人类思考的重点)。智力可以完成的任务包括将一辆卡车从阿姆斯特丹开到伦敦,语义扫描一百万份医学期刊来找到一个问题的答案,或者计算果园里苹果的总数。在今天的科技版图上,这是机器学习和统计计算在大步迈进的领域,因为它们绝大多数是线性结构性的机器流程。


    相反,智能则是主观的。它是我们将精神思考聚集起来的储存地。这也是探索性创新产生的地方,是保证机器只能是我们的工具,而不是取代我们的主宰的领域,是诗意地将现象和框架连接在一起的空间。


    智能是卡车司机在路上听到关于循环经济的消息之后在伦敦路上捡起了一个空的花盆。它让办事流程更流畅,将不同领域的高墙打破,也让掌握不同资源的各方合作地更加密切。后泰勒思考模式是多层次的,非结构主义的,并且常常很难准确预测或者是计划。需要智能的工作很难被自动化,除非我们在未来真的可以制造出类人普遍人工智能。


    这一智力与智能之间的拉扯非常自然。你还记得你上一次确信你的直觉是准确的,却在客观学习之后发现错的离谱吗?


    我们都会做出无法解释地,天马行空的选择。我从未见过任何人在踢球时先拿出计算器来计算一下。让我们来思考一下究竟我们日常生活中哪些运用的是智力,哪些是智能。前者会被自动化,而后者将会帮助我们进入一个全新的时代。



    本文编译自 Venture Beat



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