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    谷歌AI專家預測:未來20年機器與人腦將合而為一

    放大字體??縮小字體 發布日期:2017-11-16??來源:機械設備??作者:機電
    核心提示:人工智能將在某種程度上影響這一進程,并使人類卷入另一場“毀滅”級別的事件之中。如果是原子彈這樣的技術使得二戰達到有史以來最致命的毀滅,那么,第三次世界大戰的破壞性豈不是更大?據Kurzweil說,事實比這復雜得多。他認為,我們之所以能夠在如此長的時間內和諧共存(在宏觀的歷史背景下),部分原因在于民主主義已經開始在全球范圍內生根發芽。同時,他還認為,通訊技術的進步直接促成了民主主義的興起 。根據他的說法:一個世紀前,民主國家的數量屈指可數;兩個世紀前,民主國家的數量更是少之又少。目前,整個世界似乎變得更加和

      2017年,公眾對于人工智能技術的態度似乎徘徊于恐懼未知和謹慎樂觀之間。然而,越來越多人相信,人工智能將對人類發展產生至關重要的作用。這些相信的人既不是局外人,也不是與眾不同之人——實際上,他們正在谷歌等公司從事前沿技術的研究工作。

      谷歌人工智能與未來主義專家Ray Kurzweil在上周召開的外交關系委員會“親密問答環節”上發表了講話。在公眾看來,Ray Kurzweil對人類未來所持的觀點可能有些激進,因為在公眾的意識中,頭條新聞中Elon Musk和斯蒂芬⋅霍金對于第三次世界大戰的警告已經給他們留下了深刻的印象。

      他隨即指出,當今時代是人類有史以來最好的時期 。他的意思是,大多數人都不知道,饑餓和貧困狀況已經處于有史以來的最低水平。“全球三十億人口擁有智能手機,我一開始以為是二十億,但事實證明是三十億。”再過幾年,這個數字就會變成六十億。”他說到。

      人類歷史上最致命的戰爭第二次世界大戰結束于72年前。自那時起,人類就陷入了無數小規模沖突、警察行動甚至是真正的戰爭之中。然而,美國仍陷于其歷史上持續時間最長的戰爭之中且看不到盡頭—。目前,人類正在享受人類文明史上前所未有的和平時期。

      但也有人懼怕,人工智能將在某種程度上影響這一進程,并使人類卷入另一場“毀滅”級別的事件之中。如果是原子彈這樣的技術使得二戰達到有史以來最致命的毀滅,那么,第三次世界大戰的破壞性豈不是更大?

      據Kurzweil說,事實比這復雜得多。他認為,我們之所以能夠在如此長的時間內和諧共存(在宏觀的歷史背景下),部分原因在于民主主義已經開始在全球范圍內生根發芽。同時,他還認為,通訊技術的進步直接促成了民主主義的興起 。根據他的說法:一個世紀前,民主國家的數量屈指可數;兩個世紀前,民主國家的數量更是少之又少。目前,整個世界似乎變得更加和平安寧了。但事實并非如此,因為我們對世界所存在問題的判斷正在愈加明晰。

      那么接下來會發生什么呢?他相信我們所擁有的生物學特征會逐漸減少,因為人類在不斷進化,而我們進化的下一個階段將是技術的內部應用。人機混合的結果并不是金屬怪物。它只會成為你大腦中的一個芯片,而不是你手中的iPhone手機。

      在未來,與其問谷歌“嘿,今天的天氣怎么樣?”,然后等待來自閃爍方框的答案,不如來點更震撼的:腦海中浮現出了天氣,然后就可以直接得到答案。

      Kursweil認為,截止到2029年,“醫療機器人可以進入我們的大腦,并將我們的新大腦皮層連接到智能云”。

      即使對于經常報道人工智能的科技記者來說,這個想法也非常令人震驚。很難想象,在賈斯丁⋅比伯35歲之前,人們可以將大腦與云連接在一起。

      但是,不要冒然否認Ray Kurzweil的觀點:他是很少犯錯的。他已經做了成百上千個科技領域的預測,按理來說,這應該是未來學家所做的事情,但是他所做出的預測90%都是正確的。

      根據Kurzweil的說法,未來是不可思議的,但值得一提的是,他認為當今時代也相當了不起。他提醒我們,“就在幾年前,我們還擁有類似智能手機的通訊設備,但它們運行得不流暢,”他說得沒錯。

      如今的智能手機能夠輕松應對復雜的語音指令,比如“找出我去舊金山時拍攝的所有照片”,“播放《星際迷航:下一代》第三季第16集”等等。如今的手機能夠識別說話者,即使是在播放音樂的時候,也能識別出你的聲音,并毫不費力地執行命令。

      而就在幾年前,我們大多數人通常很快就會放棄使用語音控制,因為我們厭倦了無休止地重復指令。我們認為,我們一定會等到技術改進的那一天。現在呢,真的是好多了。

      根據Ray Kurzweil等專家的說法,如今,人工智能已經切實地影響到了我們生活的各個領域。作為個體,我們也許不能馬上注意到這些變化,但我們對機器學習的依賴程度卻在呈指數級增加。

      在背后促使人工智能革命進展的是加速回報定律,以及Ray Kurzweil所作出的預測。對于機器學習能力極限的界定,恐怕還將需要隨時隨刻重新進行評估。
     


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