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是否由于数据库不足和操作处理速度不够,导致人工智能的水平降低?——深圳市人工智能行业协会
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是否由于数据库不足和操作处理速度不够,导致人工智能的水平降低?——深圳市人工智能行业协会

  • 分类:新闻动态
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  • 来源:
  • 发布时间:2021-03-30 10:36
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【概要描述】这是因为路径不正确(这并不意味着否定当前人工智能的进展)。由于现在人工智能是真的”人工“智能,只要没有人工,就没有智能。

是否由于数据库不足和操作处理速度不够,导致人工智能的水平降低?——深圳市人工智能行业协会

【概要描述】这是因为路径不正确(这并不意味着否定当前人工智能的进展)。由于现在人工智能是真的”人工“智能,只要没有人工,就没有智能。

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这是因为路径不正确(这并不意味着否定当前人工智能的进展)。由于现在人工智能是真的”人工“智能,只要没有人工,就没有智能。

 

这个句子怎样理解?简而言之,就是神经网络的工作方式,取决于您提供的输入。人在学习,有了学习目标之后,会自己去找“训练材料”,即找书看。神经网络不会自行寻找“训练材料”。(题外话,可以略过:虽然有一种训练方法叫做主动学习(Active Learning),也是在给定的未标记的训练数据中进行查找,并且在找到了适当的数据之后,还要人工为该数据进行标记)

 

这里所说的“智能”,主要是指人类所定义的综合智能,如单个技能能力和融合能力。假如智力指的是单向能力,那么计算机在许多方面都超过了人,如图像识别率,下棋水平等等。但是,谈到融合贯通的能力,即普遍的推理能力,人类目前很难制造出可与他们相匹敌的机器,因为在这一过程中,人类如何进行推理,推理时各种信号如何传递,而且人类对其细节也不太清楚。

 

如今的人工智能,只是“知道”,而非“理解”

 

愚蠢的人都会知道。重点是“理解”。--艾尔伯特?爱因斯坦

 

以前的一篇回答(如果神经网络的规模足够大,它能产生智能吗?)在那篇文章中,神经网络模拟了大脑的单个功能,最多一部分是大脑,而非大脑本身。这个句子不明白吗?举例来说:这是一个简单的购买瓶水的过程,需要大脑这样来协调:首先,眼球接收到光信号,然后到达视觉皮层,然后视觉信号到达脑区(负责评估潜在未来行为的脑区),右后脑海马活动计算出潜在未来路径的数量。如此简单的过程,人工智能仍然难以实现。

 

这一流程与自动驾驶相当接近,但是自动驾驶系统的各个子系统都是“了解”而非“了解”。举例来说,当路面识别系统遇到新的障碍时,可能无法识别。比如六月份特斯拉的 AutoPilot出了问题,因为基于“知道”的 AutoPilot只知道正常行驶的货车,而“躺着”的货车却不知道(据新闻报道,因为 AutoPilot车顶反白光,使得 AutoPilot摄像头产生了致盲反应)

 

同理,有些识别系统只知道谁是谁,却无法了解其形态。比如抓拍行人闯红灯时,只知道现在的状态是红灯,此时镜头前就有董明珠(图),结果直接认为董明珠闯红灯了,不会做推论,贴在公交上的照片只是广告,而非三维。

 

在董明珠遭遇到赵雅芝之后,同样的事情发生了。

 

发现小车、坐人、斑马线等,于是判断该人未下车过斑马线行驶。这个人工智障“知道”但不“理解”。

 

如何实现“理解”和“推理”,是人工智能取得突破的关键所在。但是,当前在实现推理方面,业界的成就还远远不够。达到理解,然后推理的目的,就可以走向强人工智能。事实上,关于如何实现强人工智能,目前还没有答案,但是我在另一个答案中也分享了强人工智能可能出现的机会。

 

强人工智能如何实现?新浪网:www.zhihu.com

 

如今人工智能的兴起,主要是依靠机器学习这一波的推动。还有机器学习,有一幅漫画说得有理(尽管不完全正确)

 

或者说,神经网络只是“知道”,而不是“理解”

 

神经网络非常低效

 

并且效率低得令人难以置信。工业研究一直对神经网络优化问题进行研究,比如,如何剪枝不会降低性能。如今行业中最强大的 AI都是暴力美学,比如行业中最强大的GPT-3。下面的图表是它的参数数量与其它模型的比较,横轴是模型出现的年份,纵轴是参数数量。没有点击原来的图片你怎么能看得清楚呢?如不能看到原图,则可直观地感觉到其参数的差异。GPT-3在右上角,其他模型在图片下面。

 

GPT-3已经有1700亿个神经元,相当于人类大脑神经元数量的两倍,而且许多回答看起来都很“愚蠢”。不要看这个行业吹嘘的GPT-3多么神奇,事实上,它只是一个表现良好的地方而已,GPT-3给出的答案在许多情况下都很难让人理解。而且GPT-3的训练成本也达到了惊人的1200万美元。AI巨头 GaryMarcus也对媒体利用cherry-picking误导读者的行为提出批评。

 

关于GPT-3中出现的那些有趣的答案,详细情况请参考我的其他回答

 

在您的研究领域中,您做过哪些工作,其成果虽非伪造,但却经过精心挑选?新浪网:www.zhihu.com

 

以下是与GPT-3进行人机对话的结果

 

长颈鹿有几只眼睛呢?

长颈鹿长着两只眼睛。

我的脚上有几只眼睛?

你的双眼都长在脚上。

蜘蛛有几只眼睛呢?

蜘蛛长着八只眼睛。

太阳有几只眼睛呢?

A:太阳有一只眼睛。

一棵草的叶子上有几只眼睛?

草的叶子长着一只眼睛。

双眼双脚?鸡眼长在脚上?

灾难遗忘

 

一根神经网络可能有上百亿个神经元,但是如果一根神经网络同时执行多项任务,则会造成严重的遗忘[1]。GPT-3有1700个神经元,但是却没有被用于制造 ImageNet。

 

一个“神经网络就不行。所以,通过工程方法,建立多个神经网络,让其各司其职,实现智能化,这是可能的吗?对于人,我今天就能搬砖,明天就能搬水管,方法都一样。但要想用人工智能来做这件事,首先需要有一种神经网络来识别砖头和水管,然后才能知道“移动”这个动作的触发时间,如果明天要移动轮胎,那么网络中只能移动砖头和水管的部分将被重新训练。AI可以在有限状态下穷尽各种可能性,但无法穷尽人类现有的知识,即使想要穷尽人类现有的知识,目前也无法完成这一工程量。

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