怎樣才能反殺人工智能?我知道它算力很強;它會自動學習;它能打敗頂尖的圍棋高手。但是對手無論有多強大,他一定是有破綻的,那么人工智能的破綻到底在哪?
不是所有名字里面帶智能兩個字的一定是智能。比如語音智能助手、小愛智能音箱、聯通智能秘書通通都不智能。
具體一點,比如電腦就四個字“如果那么”,如果條件a,那么就得出B,如果條件a+B,那么就得出C。
無數個條件交織在一起,制造成好像會思考的樣子,這就是電腦,他跟聰明沒有半毛錢的關系。他只是最低級別的干苦力的工具。
對于人工智能,即使它算法再強大一萬倍,也聰明不到哪里去。舉個例子,二戰的時候,盟軍分析飛機中彈的情況,希望通過改變飛機的一些結構來減少傷亡率。
如果你把這件事交給人工智能,最后的結果一定會是傷亡率更高,為什么?因為他不會思考,他拿到的是一個偏差的數據,它會分析哪個地方中彈更多,那個地方的概率更大。
然后根據各種數學模型計算出來,并加強機翼和機尾。
在思考的人面前,算力的價值不值一提
這樣看上去很有道理,但它忽略了最關鍵的因素,就是這些飛機為什么還能飛回來?為什么中彈這么多,還能返回基地?
是因為中彈多的地方都不夠致命,真正需要加強的是中彈最少的地方,比如說油箱。因為飛回來的飛機不會統計地。
這才是真正的關鍵點,這才是思考的作用,這就是人類超過人工智能的地方。在思考的面前,算力的價值不值一提,你就算每秒計算十萬億次,也不過是把錯誤多精準的幾個點。
規則改變會怎樣?
下圍棋的時候,你怎么打敗人工智能?比如能戰勝柯潔的阿爾法狗真的是比柯潔聰明嗎?不是,他根本不懂圍棋,他只是在機器學習,所謂機器學習就有四個字,見多識廣。
它不需要知道邏輯,不需要知道規則,只需要知道怎么走,贏的概率最大就行。它的時間無限多、算力無限強,所以它能給出在概率上最接近正確的答案,這就是機器學習。
而這個剛好是它最大的缺點,由于這種歸納法得到的并不是一個真實的世界,只要你的條件有輕微的改變,立馬會錯得一塌糊涂。
比如說棋盤上,有十個位置不能走,其他地方可以隨意走,那人工智能就一定會輸掉,因為對它來說,這是一個全新的東西,一個見都沒有見過的東西,他需要從零開始重新積累。
但是對于人類來講,不過是少了幾個地方,對于判斷幾乎沒有任何影響,這就是人類超過機器的地方。
我們會思考,我們會總結,我們會了解背后的規律,思考才是我們最有力的武器,沒有思考人和U盤還有什么區別。
來源:一瓶闊樂的故事企鵝號