陈德旺
人工智能奇点之争(二):反对者的观点 精选
2021-8-2 08:50
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人工智能奇点之争(二):反对者的观点

当然,不是所有人都相信奇点的存在。反对奇点理论的人指出: 因为技术发展有极限,指数式增长难以持续,到了一定程度就会停止或者减缓。著名的摩尔定律:芯片的计算力每18个月翻一番,价格降一半。这个定律左右了科技界很多年。但在最近几年也因为遇到物理极限,开始明显放缓。

反对者认为,作为人工智能作为人创造的,其智力上限不会超过人类。人类的一些大科学家和大哲学家,不是靠大量数据和知识的累积而获得重大突破的,而是苦思冥想后获得灵感,从而顿悟的。

牛顿经常在苹果树下思考或休息,有一天忽然被苹果砸中脑袋,从而获得万有引力定律的灵感,从而解开天体运行的奥秘。从苹果落地到天体运行,八竿子打不着。这恐怕不是人工智能技术所能模拟和重现的。如果苹果砸在智能机器人脑子上,要么没反应,要么把苹果都摘下来,要么一生气把苹果树给砍掉,恐怕都与万有引力无关。

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爱因斯坦不用做实际实验,仅仅凭借大脑中的假象光速旅行实验和理论推导,在1905年就得到了狭义相对论理论和质能方程,指导了20世纪40年代美国原子弹的设计和制造。更为神奇的是,在1916年,爱因斯坦还推导出广义相对论,预测了黑洞和引力波的存在。 100多年后的2017年,三位物理学家因为检测到引力波而获得诺贝尔奖。爱因斯坦无与伦比的洞察力、想象力和理论推导能力,是令人惊叹的,是依赖大量数据和知识进行拟合的AI技术无法模拟和重现的。

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诚然,在某个特定任务领域,弱人工智能通过大量的训练和学习,将会取得超过人类的能力。但是,单个弱人工智能的堆积的技术路线是不可能产生强人工智能的,因为人类可做的事情成千上万,难以穷尽。人类智能的多才多艺、触类旁通、无师自通、灵感顿悟等高级特征让我们自己都叹为观止,可能是AI技术无法模拟的。大量弱人工智能的堆积将极大增加系统的复杂度、可靠性以及建造成本,是得不偿失的,或者说是不可能做到的。强人工智能都做不到,更不用说实现超级人工智能了。


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