“从感知到认识：智能机器会像人类一样思考吗？ 读《智能机器怎么思考》■

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1737年，能够像人类一样用长笛演奏音乐的雕塑成为了吸引当时欧洲富人观察的新事物。 这是法国机械天才杰克·德沃康的杰作。 今天，alphago战胜了人类最强棋手，日本发售的机器人吸引了众多网民的目光，自动驾驶技术等不断更新着人们对“机器人”的认识。 1950年，英国数学家艾伦·图灵在他著名的论文《计算机器与智能》中首次提出了对机器智能的测试方法。 测量机器的智能在多大程度上与人类的智能相似，或者无法区别。 图灵在论文中被称为“模仿游戏”。 这就是有名的“图灵测试”。 “图灵测试”在50年后，人工智能在各种“模仿游戏”和人类的对决中有着超越人类的表现——人工智能机器不仅像人类和动物一样自主运动，还优于包括“独立思考”在内的人类。 谷歌前工程专家肖恩·格利什博士感叹说:“技术专家已经将工具升级为在计算机和电脑上运行的软件，它们是21世纪的杠杆、齿轮和引擎。” 在其新着《智能机器如何看待》中，肖恩不仅展示了人工智能行业序言的成果，还打开了机器学习和神经互联网的“黑匣子”。

“感情不是人脑的独立，而是人脑许多部分之间、人脑与身体之间的相互作用。 ”人工智能的创始人之一马文·明斯基认为，人工智能正在迅速发展。 在不久的将来，尽管不是由肉和血构成，而是用金属和塑料制成的，但我们制造的智能机器人可能有着人类一样的思想和感情。 肖恩认为，从机器自动化到智能感知，这都是由被称为“深度神经互联网”的技术造成的。 18世纪，“自动机”使用当时尖端精密技术——机械发条执行程序。 “神经网络”利用巨大的“神经网络解决系统”捕捉“有用的重要新闻”——“神经网络具有我们所追求的特征……这些提供了自动生成特征的方法”:神经网络 从这个观点来看，内心对大脑就像程序对计算机硬件一样。 至少在构想上，经过与人类基本相同的训练教育和学习训练，人工智能机器最终将具有与人类相同的感觉感知和独立思考能力。

事实上，ibm企业的超级计算机“沃森”在问答电视节目中完胜人类选手，是因为沃森在分析问题线索、明确最佳答案的过程中，充分利用了先进的自然语言解决、新闻检索、知识表达、推理、机器学习技术 现在，创造ai的人类正在建设帮助实现人工智能的“巴别塔”。 肖邦认为:“训练神经网络的过程就像加强学习一样。” 他认为，将互联网的输入神经元设定为专业数字后，神经元可以通过互联网传递新闻，“一级一级激活(或非激活)，直到末端产生输出”。 神经互联网是受生物学启发的数学函数，由相互作用的人工神经元构成。 年，谷歌AlPhago以总分4比1战胜世界顶级围棋棋手李世石。 这得益于人工神经互联网的进步，人工神经互联网是Alphago的技术基础。 说明在实践中，人工智能神经网络不仅可以识别游戏，还可以开车，识别照片中的图像、口语语音，其水平与人类没有很大差别。 在《智能仪器如何看待》中，肖恩不仅阐明了人工智能如何运行，还揭示了智能仪器为什么要“智能”背后的算法。 例如，“alexnet”神经互联网如何识别图像中的物体？

“alexnet”确立的能够检测目标图像的神经互联网为5层卷积，最初的层卷积采用约100个滤波器，有100个魔法“物体探测器”。 其余四个卷积层各有数百个滤波器。 各个连续的卷积层采用前一层的滤波器作为构件，组合成更多的复杂模式。 互联网输出有1000个不同的神经元，每个神经元都对应着相应的类别。 通过尽可能多的数据“训练”，互联网神经元包含应该检测的类型的图像时，就可以准确地进行识别了。 肖恩认为，“alexnet”神经互联网之所以如此强大，就在于“加强学习”。 不管是人还是动物，为了达到某种目的，都采取一定的行动作用于环境。 如果这种行为的结果对他有利，这种行为今后将反复出现，并得到加强。 不利的情况下，这种行为减弱或消失就是负强化。 这就是新行为主义学习理论创始人斯金纳的“强化理论”。 例如，肖恩说:“我们在给宠物狗喂食时要学会服从命令。 通过加强学习来学习的主体也会学习听从你的命令。 ”。 我们一步一步做错了，得到正反馈或者负反馈调整自己的行为，最后形成自己的行为规范和社会规范，最终推动人类的成长和社会的进步。

“机器总有一天会思考的。 这是大势所趋，产生了情感、观点、自我保护的愿望，这些总有一天会与人类发生冲突。”正如肖恩所说，尽管还没有出现令人满意的“真正理解语言的系统”，我们却有了智能机器与人类相似的思考和感觉 正如特斯拉企业ceo埃隆·马斯克所说，人工智能悄然进入我们的生活，人工智能的快速发展趋势不可阻挡。 无论我们的社会是否能够接受这些代理，只要包括硬件、理论及其背后的软件体系结构在内的技术继续改善，我们就能继续设计和超越它们 作为人类，当我们认识到真正存在的时候，我们至少有义务和评价去做正确的事。 正如艾伦·图灵所说的那样，“如果意识到某个实体实际上是‘谁’，我们就必须切身考虑他们的利益。”必须将其视为能够思考和感知的生命。 加拿大多伦多约克大学的哲学家克里斯汀·安德鲁斯也认为:“如果有能够像人类一样自主行动的计算机和机器人，我们很难说它不是身体。”

这是一个日新月异的时代，新事物层出不穷，一点东西也在消失。 肖恩有意回避对人工智能的未来做很多猜测，但他说:“首先，我们未来制作的机器人总是遵循程序。 因为他们受我们用来构造这些机器人的媒介和我们生活的世界物理定律的约束。 这些机器将遵循越来越多的复杂过程。 ()虽然越来越难以识别它们在做什么，但是我们总是可以将它们所采取的所有行动追溯到一组明确的指令集上。 ”。 我们很难断言未来的智能机器是否超越了人类，或者是否会产生某些人类特有的思维。 但是，我们确信，感知和推理能力与我们自身进行这些事件的能力之间没有明显的差异，我们可以继续设计能够更准确地复制人类智力和行为的机器，直到比生物人更好。 所以，这些机器确实对我们构成威胁。 例如，剥夺工作机会等。 “这应该要求领导人慎重决策，以确保技术改进带来的好处得到公平分配，并对这些好处抱有同样的期望。 ’肖恩表示。

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