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人机协同是终极目标。人类与机器各有各的问题

已有 3963 次阅读 2019-5-26 10:50 |个人分类:科学素养|系统分类:观点评述| 人类, 机器, 人机, 协同

人机协同是终极目标。人类自身的问题务必人类自己解决(机器可以辅助解决其中的部分问题);机器自己的问题还是需要人来解决(有些也可通过设计让机器去自学来解决),满足其可解决的条件即可(以往的AI发展的多个途径各有特点)。
        背景、目标和方法及途径,都已非常明确了。余下的就看各自的悟性和毅力了。-邹晓辉
         附录
【经济观察报:一种观点认为中国有更多的数据和更多的工程师,这种规模能倒推带来基础研究层面的突破或者决定技术的路线?
        张钹:这里混淆了好多概念,科学、技术、工程。科技水平需要三个标准来衡量,一个是科研水平、一个是技术水平、一个是工程实践能力,或者产业化能力。
        我们中国什么情况?从工程角度来看,在一些领域我们“接近世界水平”;技术水平我用的词是“较大差距”,因为不少东西还是外国会做我们不会做;科学研究领域我用的词是“很大差距”,科学研究就是原创,实际上,所有人工智能领域的原创成果都是美国人做出来的,人工智能领域图灵奖得主共十一人,十个美国人,一个加拿大人。】
        【从长远来看,必须得走人类智能这条路,为什么?因为我们最终是要发展人机协同,人类和机器和谐共处的世界。我们不是说将来什么事情都让机器去管去做,人类在一边享受。我们要走人机共生这条路,这样机器的智能就必须和人类一样,不然没法共处,机器做出来的事情,我们不能理解,我们的意图机器也不知道,二者怎么能合作?】
        【人工智能能做的那三件事(语音识别、图像识别、围棋)是因为它满足了五个条件,就是说只要满足了这五个条件,计算机就能做好,只要有任何一个或者多个条件不满足,计算机做起来就困难了。
       第一个是必须具备充足的数据,充足不仅仅是说数量大,还要多样性,不能残缺等。
       第二个是确定性。
       第三个是最重要的,需要完全的信息,围棋就是完全信息博弈,牌类是不完全信息博弈,围棋虽然复杂,但本质上只需要计算速度快,不要靠什么智能,可是在日常生活中,我们所有的决策都是在不完全信息下做的。
        第四个是静态,包括按确定性的规律演化,就是可预测性问题,在复杂路况下的自动驾驶就不满足这一条;实际上它既不满足确定性,也不满足完全信息。
        第五个就是特定领域,如果领域太宽他做不了。单任务,即下棋的人工智能软件就是下棋,做不了别的。
       经济观察报:就是说在满足这五个条件的前提下,目前的人工智能是胜任部分工作的?
       张钹:如果你的工作符合这五个条件,绝对会被计算机替代,符合这五个条件的工作特点很明显,就是四个字“照章办事”,不需要灵活性,比如出纳员、收银员。如果你的工作富有灵活性和创造性,计算机绝对不可能完全代替,当然部分代替是可能的,因为其中肯定也有一些简单和重复性的内容。如果认识到这一条就会认识到人工智能仍处于发展阶段的初期。不是像有些人估计的那样“人工智能技术已经完全成熟,而进入发展应用的阶段”。】

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