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Moravec悖论:为什么人工智能不能取代人类

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历史表明,对技术进步的预测将未来置于一个很高的基础上。关于人工智能(AI)的预测也不例外。早期的人工智能研究人员预测,未来我们将看到能够行走、说话并具有完美人类素质的机器人。毫无疑问,我们在机器学习方面取得了一些突破性进展,但人工智能还没有实现。

1957年,计算机科学先驱兼经济学家赫伯特·西蒙说,“我的目的不是要让你感到惊讶或震惊,但我可以总结的最简单的方式是说,现在世界上有能够思考、学习和创造的机器。此外,它们做这些事情的能力将迅速增加,直到——在可见的未来——它们能够处理的问题范围将是相同的e)人类思维的应用范围。”[1]

但是,机器像人类一样思考的世界还很遥远。人工智能在许多任务上都很出色,包括三次击败世界上最好的围棋选手,但如果它不能做一个蹒跚学步的孩子能做的事情,那它算聪明吗?

莫拉维克悖论:为什么简单的任务对人工智能来说很难?

这个问题并不新鲜。这个挑战是由计算机科学家汉斯·莫拉维克提出的,“莫拉维克悖论”就是以他的名字命名的。他指出,逻辑合理化需要很少的计算,但感觉运动技能需要巨大的计算资源。

在20世纪80年代出版的书[2]中,他写道:“我认为,我们称之为推理的深思熟虑的过程是人类思想最薄的一层,它之所以有效,是因为它得到了更古老、更强大(尽管通常是无意识的)感觉运动知识的支持。”

简言之,我们的大脑是数百万年进化和自然选择的产物。人类发现困难的东西之所以困难,只是因为它们是新的。我们通过进化已经获得的技能是如此自然,以至于我们不必思考。我们到底要如何教机器我们所做的事情甚至想都不想?正如波兰尼所说,“我们知道的比我们能说的更多。”

做一个人要比造一个人容易得多。就像和朋友玩接球一样简单。当你把这种活动分解成完成它所需的离散的生物功能时,你会意识到它并不那么简单。你需要传感器,发射器和效应器。你需要计算你和你的同伴之间的距离,太阳的眩光,风速,和附近的干扰。你需要决定如何牢牢地抓住球,以及在接球时何时挤压手套。您还需要处理几个假设场景:如果球从我的头顶飞过怎么办?如果它撞到邻居的窗户怎么办?

尽管人工智能能够做我们认为复杂的事情,但它仍然有其局限性,无法弥补人类大脑的创造性部分。让我们以医疗保健为例。现在,你会相信机器人或智能算法做出改变人生的决定吗?你会允许它做一个简单的决定,是否服用止痛药吗?

英国国家医疗服务体系(NHS)进行了一项实验,用聊天机器人来减轻他们的健康热线的负担。参与试验的患者表示,他们会通过玩这个系统更快地预约医生,而不是接受聊天机器人的建议。这种情况在未来可能会改变,病人在简单的问题上相信人工智能,但我们可能永远无法想象没有人类同理心的医疗。我们总是需要医生帮助我们,告诉我们改变生活的决定,并表示他们的全面支持。算法永远无法取代它。

轻松一点的是,像《点球成金》(Moneyball)这样的书籍和电影向我们展示了数据分析是如何挑选出获胜的运动队的。但人工智能能成为顶级体育教练吗?

这就是摩拉维克悖论的分量所在。这不仅关乎人工智能能做什么,还关乎教人工智能如何执行相关任务所需付出的努力以及付出的努力的意义。

任务
来源:https://www.explainxkcd.com/wiki/index.php/1425 _Tasks

Moravec悖论与今天有何关联

人工智能目前不能做的是超越其所学知识的范围。另一方面,人类可以利用他们的想象力来梦想新的可能性。人工智能不能执行创造性任务,如写笑话或讲原创故事。即使是最平凡的商业决策也依赖于
创造力。一个银行管理人员找到一种更好地吸引员工的管理策略,或者一个酒店管理人员调整家具以适应千禧一代客户的生活方式,这些都不是机器人的领域。

否定对它取代我们的恐惧,AI,不一定是一件坏事。当我们从卑微的工作中解脱出来时,我们周围的世界就会变慢。我们有更多的时间制定战略,与客户建立关系,并优化我们的流程,以提高生产力并获得更大的投资回报。毕竟,这不仅仅关乎效率和效果;它是关于促进创新的。

Moravec悖论肯定了一件事——我们开发计算机是为了在围棋或国际象棋中打败人类,这一事实并不一定意味着将军人工智能就在拐角处。是的,我们离目标更近了一步,但随着时间的推移,这只会越来越难。人类的隐性知识是一种不可转让的宝贵资产,人类永远都是相关的。

工具书类
[1] 1957年:当思考、学习和创造的机器出现时
[2] Moravec H.(1988)。心智儿童:机器人和人类智能的未来。哈佛大学出版社。