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人工智能不会做什么:100亿人类与100亿机器人共存的未来

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本书作者:羽生善治 (作者), 日本NHK特别采访组 (作者), 王鹤 (译者)

本书读后感· · · · · ·

随着李世石同阿尔法狗的大战落幕,人工智能在不远的未来能够赶超人类,甚至统治人类等等的威胁论再掀高潮。从近两年互联网岗位招聘的份额和各大人工智能论坛的参与者井喷等等的事实来看,人工智能再一次成为我们不得不需要正视的一项将会改变人类发展进程的技术。那么人工智能为什么能如此的光彩夺目,甚至威胁人类自身?人工智能的发展是人类文明的再次发光,还是人类文明的终结?羽生善治携日本NHK特别采访组在《人工智能不会做什么》一书中,对上述问题进行了详尽的阐释。他以将棋软件为切入点,结合对当今人工智能巅峰人士的访谈,深入的讨论的人工智能的发展现状、瓶颈及未来的发展方向。带吃瓜群众们进行了一次深入浅出的人工智能探索之旅。

我的学习笔记

因为在下围棋的时候,电脑可以模拟出从第一步到最后一步的全部走法,然而在国际象棋中,有时候却会出现下不完的局面。 P184

对于现阶段的围棋软件来说,运用回溯法[10]的概算与马尔可夫链蒙特卡尔理论组合,还是很有效的。 P185

其中最有名的,是英国数学家、计算机学家阿兰·图灵(Alan Turing)在1950年提出的图灵测试。 P186

对于房间外面的人来说,中文对话是可以成立的。 P187

例如,被称为形态解析(morphological analysis)的算法已经变得越来越简洁了。 P188

还没有被收录在语料库中的语言,被称为“未知语”。 P189

人工智能不会做什么:100亿人类与100亿机器人共存的未来 计算机与互联网电子书 第1张实际上,即使是两个面对面谈话的人,也并不能完全理解对方的意思。 P191

在采访中,我得到了与该公司董事长孙正义先生对谈的机会,趁机向他询问了开发Pepper的初衷。 P133

不过,让人工智能能够通过独立思考解决各种问题,并像人类一样拥有喜怒哀乐等感情,实现这些功能,恐怕是制造像人类一样的人工智能必须逾越的难关。 P134

Pepper在第一次的对局中输给我之后,本来是有点沮丧的,但当它用摄像头和麦克风认识到每次自己输掉时周围的人就会很开心之后,它的“情绪”看起来就渐渐好转了。 P136

不过,Pepper的开发组对这部分也已经做了考虑,对这类情况做了一些初步的设置。 P138

如果只是事先的设置,那么就算这个机器人在当时的情景下做出了非常类人的行为,也未必能在其他场景下做出同样的行为。 P139

在其他的领域,学习者通常会有教练、课程安排,或者可以根据值得信赖的教科书来进行训练。 P112

而如今,通过在网上进行大量的对局而成为专业棋手的人,也已经有十几位了。 P113

随着技术不断发展,今后也许还会出现使用软件练习来变强的一代人。 P114

不过,记住历史,并不等同于有一个棋谱的数据库就好了。 P115

”不过,由于数据库的出现,对局的环境已经发生了改变。 P116

我自己虽然一般来说不会回顾自己的棋谱,但偶尔见到了过去自己的棋谱时,有时候难免会觉得“啊,这个棋形当时觉得很美,现在怎么这么丑呢”,甚至觉得丑得难以接受。 P117

结果,棋手们现在对矢仓唯恐避之不及。 P118

所以想要在将棋方面变强,最重要的是什么呢?如果问我的话,我会回答:“瞬间判断出下哪步是错的。 P91

因为他们常常不按常理下棋,棋局的形势也乱七八糟,所以旁观者很难对局面进行正确的评价和认识,也很难记住。 P92

将问题进一步深化——为什么接近基本形的局势更容易被记住呢?因为棋手总是会通过大致的情形把握局势,将布子简化来对盘面进行记忆。 P93

能否感受到妙招之美,是判断棋手是否拥有将棋才能的关键。 P94

深蓝获胜的关键在于国际象棋一直以来就有记录棋局的习惯。 P95

据说,它通过这种方法学习了近3000万手的局面和棋步,又通过与自己对局,收集到了在统计学上可以信赖的数据信息,从而变得更加强大。 P96

对于将棋软件来说,评价函数的正确程度是十分重要的,我听说,有些程序甚至会设置300多种评价指标。 P97

从10年前开始,收费的将棋软件就基本卖不出去了,因为免费的将棋程序实在是太强了,付费版根本没有市场。 P98

对人工智能的算法进行思考和学习,得到新的创意想法——例如全新的审美(详见第二章),这样的利用方法才更加有建设性,更加意义深远。 P62

也就是说,人们可能会需要一个人工智能版的池上彰[3]先生。 P63

天气就是其中的一种,政治方面的判断也与此类似。 P64

在关于人工智能的演讲或对谈中,我曾提到过:“人工智能无论怎样进化,都无法创造出船梨精来。 P65

茂木先生还问了这样一个问题:如果人工智能的智商达到4000,社会会是怎么样的?到那时候,社会的形态可能会发生翻天覆地的改变。 P66

人工智能不会做什么:100亿人类与100亿机器人共存的未来 计算机与互联网电子书 第2张

听说库兹韦尔也正在携手谷歌合作进行研究,那么他这些看来“不可轻信”的观点,恐怕是相当的可靠。 P42

在将棋中,作为“算步”的前一阶段,首先要做的是删除那些不用去想的棋步,在进行这项工作时,对棋手来说非常必要的素质就是直觉。 P43

我认为,这个策略网络的作用,很有可能就相当于人类的直觉。 P44

在目前的人工智能研究中,通用性是一个非常重要的课题。 P46

过去曾有“将棋程序没有通用性”这种说法,因为人们普遍认为,无论是把其他领域的程序用到将棋上,还是反过来在其他领域应用将棋程序,都是不可能实现的。 P48

不过我想,如果公开AlphaGo的检索部分的设置,将棋程序和国际象棋程序一定也能够应用。 P49

虽然我不知道Alpha-Go的程序与这些案例有多大关联,但这家公司能在短时间内取得这样的成果,不得不说令人震惊。 P50

那么,就让我来说明一下,人类棋手在与电脑将棋对战时,需要直面怎样的“违和感”。 P51

所以,不熟悉围棋规则的工程师也可以开发AlphaGo。 P52

之所以是三子,是因为根据现在的计算处理能力,这个数量是有效的。 P54

之前提到的巡逻的事例也是如此。 P55

当然,也可以说这是因为将棋程序不像人类那样有盲点,所以能够自由地选择下法。 P56

之前讲过,人工智能为巡警指出了合适的目的地,但是一旦将决策权完全交给人工智能,也许人类自身的直觉就会钝化。 P58

而各章的末尾的“报告”,则由中井导演根据采访成果,进行客观地解说,并对关联话题进行补充。 P25

这样的人物被Al-phaGo击败,世间所受到的震撼可谓非同一般。 P27

那时的我说什么也想不到,李世石会在这场对弈中落败。 P28

我想从国际象棋的行子中,应该同样可以看出这人的思维方式。 P29

令人惊叹的是AlphaGo的运行速度,它可以以极快的速度完成每一场比赛。 P30

例如IBM公司在1997年开发的国际象棋程序“深蓝”,它曾在这一年的系列比赛中打败了当时的世界冠军、俄罗斯的加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。 P33

这一定律是关于电脑发展进步的经验法则,根据这一定律,在空间不变的情况下,集成电路的密度一年半增加一倍,所以电脑的计算速度也会以指数级急速增加。 P34

听说过深度学习这个词的人恐怕不少。 P35

在这项服务中,人工智能会自动总结出与企业决算相关的新闻报道。 P251

而且,这种趋势将愈演愈烈。 P252

这项计划不仅计划让工厂无人化,利用人工智能和机器人实现生产效率的最大化,还在进行让机器人和人一起工作的技术开发。 P253

通过这样做,我们似乎更容易与人工智能互相让步。 P254

我们现在正在做的事,在今后将越来越多地被人工智能所取代吧。 P255

另一方面,也有一些科幻作品以更现实的角度描绘了未来。 P256

话说回来,为什么人工智能的开发在近几年突然成为热潮,并产生了如此令人惊异的进步呢?正如第五章里介绍的,英国牛津大学的人类未来研究所发表的报告《威胁人类文明的12个风险》中,人工智能也是其中提到的风险之一。 P257

也正因此,人工智能虽然被认为具有像《终结者》那样让人类灭绝的风险,却仍然在以令人惊异的速度不断进步。 P258

这让我感到,在不久的将来,人工智能一定会成为我们日常生活中更加寻常的东西。 P259

简单来说,这个观点是指,如果事物的所有对象无法被分离为0和1(即不能进行线性分离),人工智能就无法处理它。 P260

——译者注[3]池上彰:日本著名记者,信州大学特约教授。 P262

 

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