AI時代的我們,是否應(yīng)該擔(dān)心生命的意義在于何處?

時間:2017-04-07

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:計算機(jī)史往往是從實物史的角度進(jìn)行講述,先是算盤,然后是巴貝奇差分機(jī),再到二戰(zhàn)時的密碼分析機(jī)。

計算機(jī)史往往是從實物史的角度進(jìn)行講述,先是算盤,然后是巴貝奇差分機(jī),再到二戰(zhàn)時的密碼分析機(jī)。實際上,把它理解為想法史會更好,那些想法主要誕生自數(shù)理邏輯,這是一門形成于19世紀(jì),晦澀難懂、像邪教一樣的學(xué)科。數(shù)理邏輯的先驅(qū)是身兼哲學(xué)家與數(shù)學(xué)家雙重角色的人,其中最著名的是GeorgeBoole(喬治·布爾)和GottlobFrege(戈特利布·弗雷格),而他們又受到萊布尼茨通用的"概念語言"這一夢想以及亞里士多德古代邏輯體系的啟發(fā)。

Dixon接著講述了布爾邏輯的發(fā)明(只有兩個值:真和假,分別以1和0對應(yīng)),以及香農(nóng)發(fā)現(xiàn)了這兩個變量可以用電路來表示,而這種電路本身也只有兩種狀態(tài):也就是開和關(guān)。Dixon寫道:

香農(nóng)的成就還可以換一種方式描述,那就是他是第一個區(qū)分了計算機(jī)的邏輯層和物理層的人。(這種區(qū)分對于計算機(jī)科學(xué)實在是太重要了,以至于今天的讀者很難理解它這種見解在當(dāng)時的深刻性--這不禁會讓人想起那句格言"上一世紀(jì)的哲學(xué)是下一世紀(jì)的常識。")

Dixon的說法其實還是比較節(jié)制的:這種區(qū)別對于計算機(jī)科學(xué)家來說也許很明顯,但恰恰卻是為Dixon這篇非凡文章打下堅實基礎(chǔ)的那種區(qū)分的清晰表述。"計算機(jī)"作為一種流行的概念化顯然不是亞里士多德發(fā)明的,但他創(chuàng)造了讓計算機(jī)可以發(fā)揮作用的手段(或者更精確地說,讓人類沿著這一路徑繼續(xù)走下去)。

此外,你也可以從相反的方向去歸納香農(nóng)的洞察:邏輯層和物理層的區(qū)分要依賴于它們可以作為整體的兩個部分來實現(xiàn)。也就是說,香農(nóng)發(fā)現(xiàn)了如何將邏輯性和物理性融合成現(xiàn)在所謂的計算機(jī)的辦法。

為此,電路物理設(shè)計的顯著改進(jìn)(首先是晶體管的發(fā)明,然后是后續(xù)摩爾定律的應(yīng)用)當(dāng)然意味著邏輯應(yīng)用上去的速度顯著提升?;蛘?,用人類的話來說,計算機(jī)思考速度的提升。

AI50年

前不久美國財政部長SteveMnuchin"輕描淡寫地排除了AI和機(jī)器學(xué)習(xí)很快將取代大量人力的說法,說'這甚至還沒有出現(xiàn)在我們的雷達(dá)屏幕上',因為這是個'50或100年'之后的問題。"

對此技術(shù)界的大多數(shù)自然是吃驚的:那些看似沒完沒了的人工智能行動計劃的聲明以及TC上的初創(chuàng)企業(yè)Mnuchin難道都沒讀過嗎?

不過再次地,Mnuchin的觀點也許比你所想的要更有道理一些,只需看看MaureenDowd在《名利場》的那篇《面對人工智能天啟,馬斯克發(fā)動了十字軍東征》:

有一次Musk令人吃驚地對他的朋友和做技術(shù)的同事提出了公開譴責(zé),警告稱他們會創(chuàng)造出自我毀滅的手段。他告訴彭博社的AshleeVance,也就是其自傳《ElonMusk》的作者說,他擔(dān)心他的朋友,Google聯(lián)合創(chuàng)始人,現(xiàn)母公司AlphabetCEOLarryPage,擔(dān)心他雖然有著完美良好的意愿,但是仍然"會意外地制造出邪惡的東西來"--這可能就包括"一支能夠摧毀人類的人工智能增強(qiáng)機(jī)器人部隊。"

文章的其余部分就是一心想著如果計算機(jī)比人類聰明的話會發(fā)生什么這個問題;Dowd借StuartRussell之口來解釋為什么她要記錄這場爭端:

在50年內(nèi),我們現(xiàn)在處在的這個18個月對于AI社區(qū)的未來度會被看作是至關(guān)重要的時期。AI社區(qū)終于覺醒了,開始嚴(yán)肅思考如何讓未來更美好了。

50年:這個時間窗口跟Mnuchin的一樣;也許他擔(dān)心的是跟ElonMusk一樣的問題?不過坦率地說,財政部長本人應(yīng)該關(guān)心這類問題嗎?

這個問題很顯然:這顯然不是"人工智能"的含義。

人工智能的定義

人工智能定義起來非常困難,原因有幾個。首先,有兩種類型的人工智能:《名利場》那篇文章所描述的人工智能是通用人工智能,也就是說計算機(jī)能夠做人類能做的任何事情。反之則是狹義人工智能(ArtificialNarrowIntelligence),這種計算機(jī)也能做人類能做的事情,但是僅限于一定的范圍。比方說,某種特殊的AI可以下國際象棋,而另一種特殊的AI則可以下圍棋。

比較有趣的是,發(fā)明了"人工智能"這個詞的JohnMcCarthy指出,特殊AI的定義也在與時俱進(jìn)。特別是一旦過去被認(rèn)為是人工智能的東西變成了例程--比如前面提到的下國際象棋或者圍棋的程序,或者無數(shù)被認(rèn)為屬于計算機(jī)理所當(dāng)然的能力等,對于這些我們已經(jīng)不再稱之為人工智能。

這就使得你想說出什么地方才是計算機(jī)的終止和人工智能的開始特別的困難。畢竟嘛,過去會計還是人工處理的:

10年不到的時間里,上面這幅圖片就變得過時了,被IBM的大型機(jī)替代了。計算機(jī)正在做人類能做的事情,雖然只是在一定的范圍內(nèi)。那它是不是人工智能?

技術(shù)與人類

實際上對于這類創(chuàng)新我們已經(jīng)有了更多的詞來描述了,那就是技術(shù)。按照韋氏詞典的定義,技術(shù)是"知識在特定領(lǐng)域的實際應(yīng)用。"技術(shù)的故事就是人類的故事:控制火、車輪--這些都是技術(shù)。由于我們學(xué)習(xí)和傳播知識的能力,所有這些都變革了人類;一旦有一個人能控制火,那么所有人都能控制火就只是時間問題了。

是技術(shù)將智人從采集狩獵者變成了農(nóng)民,然后也是技術(shù)變革了農(nóng)業(yè),使得占比越來越少的一部分人就能支撐其余人的溫飽。很多個千年之后,還是技術(shù)引領(lǐng)了像飛梭這樣工具的產(chǎn)生,讓織布的產(chǎn)量翻了一番,推動了對紡織者的需求,進(jìn)而又推動了用水來驅(qū)動的羅拉細(xì)紗機(jī)的發(fā)明。這是人類第一次利用非人力以及動物形式的能量來驅(qū)動器技術(shù)發(fā)明,引起了工業(yè)革命的爆發(fā)。

你可以看到工業(yè)革命與計算機(jī)的發(fā)明之間存在一定的可比性:前者借助外部能量以系統(tǒng)化的方式進(jìn)行之前由人類完成的體力勞動;后者借助外部能量以系統(tǒng)化的方式承擔(dān)之前由人類完成的腦力勞動。這令人想起了喬布斯做過的類比:

我記得我大概12歲的時候讀過一篇文章,應(yīng)該是刊在《科學(xué)美國人》上面的,里面測量了地球所有物種的運動效能,也就是從A點移動到B點各自所消耗的卡路里是多少。而禿鷹是其中效能最高的動物,超過了所有其他物種,人類大概排在榜單1/3的位置,表現(xiàn)不算太突出。

但有人想到要試試人類騎上自行車之后的效能。結(jié)果發(fā)現(xiàn)騎自行車的人運動效能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了禿鷹,高高站上榜首的位置,這給我留下了特別深刻的印象,也就是說人類是工具制造者,我們可以使用工具把這些內(nèi)在的能力放大到驚人的量級。所以對于我來說,計算機(jī)一直都是思維的自行車。

簡而言之,盡管Dixon把計算機(jī)的邏輯追溯到了古老的亞里士多德,但技術(shù)這個東西(計算機(jī)無疑也是技術(shù)的一部分)要追溯到更久遠(yuǎn)的歷史。我們之所以是人,是因為我們能創(chuàng)造工具來做我們自己做的東西,但同時做得比我們更好更有效率。

機(jī)器學(xué)習(xí)

你會注意到這一定義跟人工智能的定義極其類似;的確,至少在狹義的層面來看,提出人工智能只不過是技術(shù)換了個名字的看法是很誘人的。就像我們設(shè)計了軋花機(jī)一樣,于是我們也設(shè)計了會計軟件,以及自動化制造。實際上,這一切都是相關(guān)的:它們都牽涉到刻意的設(shè)計,造出一個可重復(fù)執(zhí)行人類預(yù)期功能的機(jī)器。

不過這正是為什么今天不一樣的原因。

記住,盡管邏輯的形成已經(jīng)有幾千年的歷史,但只是到了20世紀(jì)這種邏輯才跟物理電路融合到了一起。不過一旦這件事情發(fā)生之后,這一邏輯的應(yīng)用發(fā)展之快就到了令人難以想象的地步。

與此同時,技術(shù)形成的時間甚至比邏輯還要久。然而,就像邏輯的應(yīng)用長期被束縛于人類大腦之內(nèi)一樣,技術(shù)的發(fā)展也存在著同樣的限制,這也包括計算機(jī)時代的上半世紀(jì)。會計軟件跟細(xì)紗機(jī)實際上屬于同一種類型:都是由人類刻意設(shè)計的,用于解決特定問題的東西。

但機(jī)器學(xué)習(xí)就不一樣了。現(xiàn)在不是由人類設(shè)計算法來讓計算機(jī)執(zhí)行了,相反,是由計算機(jī)自己來設(shè)計算法了。這仍然是狹義的人工智能--計算機(jī)仍然受制于數(shù)據(jù)和人類給它制定的目標(biāo),但在我看來,機(jī)器學(xué)習(xí)跟之前的東西在意義上是不一樣的。正如香農(nóng)把物理與邏輯融合到一起造出了計算機(jī)一樣,機(jī)器學(xué)習(xí)西把工具的開發(fā)與計算機(jī)本身融合到了一起,從而創(chuàng)造出了(狹義)的人工智能。

這并不是要炒作機(jī)器學(xué)習(xí):其應(yīng)用仍然高度受限,而且往往比人類設(shè)計的系統(tǒng)要糟糕,而且我們距離通用人工智能還非常非常的遙遠(yuǎn)。但是在我看來,我們已經(jīng)堅實地踏上了狹義人工智能的領(lǐng)地:事實上,人類從一開始就在制造機(jī)器來替代自己的勞動;只是到了現(xiàn)在機(jī)器才開始創(chuàng)造自己,至少在一定程度上如此。(至少這是向同樣人工智能邁進(jìn)的值得鼓勵的方向之一)

生命與意義

這個話題重要的原因在于,純粹技術(shù)已經(jīng)夠難管理了:我們?yōu)榧夹g(shù)進(jìn)展付出的代價是所有那些不再需要的人類。從長期看工業(yè)革命是令人類受益的,但就短期而言卻會讓人類蒙受巨大災(zāi)難,其中間或發(fā)生的戰(zhàn)爭正因為技術(shù)的進(jìn)展所產(chǎn)生的破壞性要大多。

那么機(jī)器學(xué)習(xí),也就是(相對而言)能以快得出奇的速度創(chuàng)造可替代大量產(chǎn)生數(shù)據(jù)工作的算法(數(shù)據(jù)是創(chuàng)造這種算法的關(guān)鍵成分)這件事的潛在影響是什么呢?迄今為止自動化已經(jīng)取代了藍(lán)領(lǐng)工人,我們是否已經(jīng)準(zhǔn)備好迎接機(jī)器學(xué)習(xí)取代大量白領(lǐng)工人的日子到來了呢?

這就是Mnuchin的言論如此令人不安的原因,但這也是那么多技術(shù)人員對通用人工智能如此癡迷一樣令人沮喪的原因。我知道那種擔(dān)心,擔(dān)心計算機(jī)遠(yuǎn)比任何人類都要聰明會干掉我們所有人;但更應(yīng)該擔(dān)心的是一個令大量人變得多余的世界的到來。如果人工智能已經(jīng)消滅了生存的意義的話,又有多少人會關(guān)心人工智能會不會摧毀生命呢?

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