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简介： 剑桥大学人工智能钻研核心对人工智能提供的新性能和面临的危险进行了剖析和探讨，同时纠正了一些人对人工智能的质疑和偏见。
剑桥大学人工智能钻研核心对人工智能提供的新性能和面临的危险进行了剖析和探讨，同时纠正了一些人对人工智能的质疑和偏见。
该钻研核心会集了不同畛域的专家，旨在钻研和预测随着人工智能畛域疾速倒退带来的可能性和挑战，并为人工智能提供一个更加可掂量和有用的视角。参加制订新提案的剑桥大学人类生存危险钻研核心 (CSER) 的 SeánÓh Éigeartaigh 博士指出：“人工智能在咱们钻研核心的议程中占据重要位置，其局部起因是因为人工智能技术近年来获得了重大的停顿。这表明其钻研曾经产生了微小的影响，并且停顿十分迅速。另一方面，因为人工智能存在很多须要解决的问题，只是关注劫难和危险限度了咱们在该畛域的钻研范畴。”
该钻研核心的构想是招集来自相干学科的人工智能专家，不仅思考长期危险、时机和挑战，还钻研人工智能的长期、短期和中期影响。
人工智能的不同办法
只管人工智能常常成为行业媒体的头条新闻，或者成为一些科幻电影的主题，但剑桥大学人类生存危险钻研核心 (CSER) 的钻研工作提供了不同的角度和观点。
只管无关人工智能的危险让人们感到不寒而栗，但以后的影响绝对无限。ÓhÉigeartaigh 博士为此解释说：“坦率地说，人们看到的人工智能零碎的不利影响是无限的，因为它们大多是执行某些工作 (例如交通导航、下棋或运行搜索引擎) 的良好实际。目前，咱们或者能够解决人工智能认知能力的问题。”
这种审慎办法使该核心不仅意识到人工智能技术可能带来的重大问题，而且还要提供利用这种新技术的机会。
ÓhØigeartaigh 博士说，“在这个世界上，只有生物能力进行学习、适应、思考，并做更多事件。然而，为智能只能产生在生物学中这个观点进行辩护证实了这样一个论点：在某一时刻，咱们将把握足够的资源从新发明它。”
尽管ÓhÉigeartaigh 博士的次要钻研畛域是计算生物学，但他曾经进行了多年的跨学科我的项目的钻研。通过这种形式，他采纳了多学科的思维形式，从各种不同的角度来解决人工智能的问题。
ÓhÉigartaigh 博士指出，“解决这些重大问题的答案不仅仅是在计算机科学或计算生物学畛域，还要思考这些长期的和宽泛的问题，须要采纳政治、经济、法律、社会学甚至哲学领域的专业知识。”
人工智能的利用
事实上，对人工智能不同视角的需要不仅是产生原始想法和观点的一部分，而且是对人工智能如何采纳不同专业知识解决问题的局部答案。
ÓhÉigartaigh 博士说，“科学家面临的大多数挑战是，必须剖析来自各种起源的大量数据，并了解互相分割的极其简单的零碎。即便对于单干钻研的多个团队来说，这也是一件十分艰难的事件。
咱们目前正在开发的零碎可能解决大数据。例如，帮忙剖析数以百万计的基因组以找到癌症的起源，剖析气候变化的许多方面，或者试图使太阳能、能源网或智能家居更高效。如果咱们发现如何将人工智能利用于所面临的问题，就能够解决这些问题。咱们也将为人类的提高做出奉献。”
ÓhÉigeartaigh 博士示意，减速技术改革的社会、政治和文化等方面也属于迷信问题。他以主动驾驶汽车在将来导致出租车或长途汽车司机就业这种短期问题为例，人工智能取代人力，促使这些人寻求其余力不从心的工作，这正是不同畛域应该为这些问题进行探讨的起因。
Óhéigeartaigh 博士指出，只管有一些危险须要解决(例如人工智能将很快使多功能无人机的倒退成为事实)，但人工智能并不等同于人类智能。
与目前在许多技术中应用比拟受限的人工智能不同，许多对通用人工智能的失败预测在在过来早已呈现。Óhéigeartaigh 博士说：“有些人可能会辩论说，目前对人工智能的开发激情是谬误的。而咱们还将看到在人工智能畛域有着更多令人兴奋的投资。尽管这种状况在本世纪产生的可能性只有 50%，但应该有人在思考和钻研这个问题。”
这也表明了另一个重要的观点：即便人工智能技术整体失败，在这一畛域获得的技术提高依然十分重要，而人工智能技术的这些倒退和提高对社会、文化、政治的影响须要进行思考、探讨和思考。
不同类型的智能
对于人工智能的阐述和探讨所波及的另一个问题是，人们以一种以人类为核心的形式来解决这个问题，然而还须要思考到世界上存在着不同类型的智能。
ÓhÉigeartaigh 博士倡议采纳一种将人类与地球都置于核心的办法，从人类智能到食肉动物的智能，而不应局限于以人类为核心的智能。
ÓhÉigeartaigh 博士示意，他们在初始阶段定义的第一个我的项目是“智能类型”，曾经开始就这个我的项目召开会议。参会专家其中包含英国帝国理工学院神经学传授 Murray Shanahan，他是钻研黑猩猩智能、数学逻辑和机器学习方面的专家。所有参会的专家都致力于为不同类型的智能找到绝对较新的想法。
人工智能如何倒退
Óhéigeartaigh 博士示意，另一个问题是这种人工智能将如何倒退。进化生物学是通过重复试验而倒退起来的，某些错误率较高的生物的倒退速度要快于其余较低的谬误耐受性生物体。他说，“在设计算法和人工智能时，专家能够抉择想要的形式。咱们还提供人工智能学习课程，咱们称之为进化算法，能够在肯定水平上应用试错法。咱们之所以心愿对产生的变动持凋谢态度，也有咱们不心愿发生变化的起因，因为咱们最终可能得不到任何重要的货色，或者可能会产生意想不到的结果。”
在这一点上，许多不同的进化因素起作用。迷信畛域的反动带来了更多的人才以及为人工智能畛域调配更多资源，从而以爆炸性的速度促成了人工智能畛域的倒退。他说：“这方面的一个例子是，深度学习在晚期获得的巨大成功。这使更多的资源失去了利用，许多胜利的组织都应用了这种办法。”
人工智能的将来倒退
同样，能够说人工智能在概念上有所突破，然而无奈预测实现这些冲破将破费多长时间或将在多大程度上促成该畛域的倒退。ÓhÉigeartaigh 博士评论说：“咱们无奈预测的事件会带来极大的不确定性，因而能够确定的是，将在 2070 年实现通用人工智能是荒诞的。然而迟早会有革命性的冲破，在这种状况下，须要激励人们对具备社会影响力的事物进行原创性和创造性的思考。”
他示意，剑桥大学人类生存危险钻研核心 (CSER) 还将作为一个交流中心，踊跃与学术界和工业界人士沟通和交换，并举办研讨会和行业会议。
他说，“咱们旨在创立一个社区，致力于激励将来的意见首领和钻研首领从久远方面解决影响咱们所有人的问题。我置信，越来越多的年轻人将成为该畛域将来的行业和政治首领，并将会施展重要作用。”
文章起源：https://ai.51cto.com/art/202009/625306.htm
文章转自 51CTO，本文所有观点和《机器智能技术》圈子无关
