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篇名: 人工智慧第二彈：時代的變革
作者: judy	日期: 2019.05.01　　天氣: 　心情:

人工智慧第二彈：時代的變革，弱人工智慧到強人工智慧之路
2017-10-02 由鈉科技發表于科學

這條路很難走

你要明白創造一個人類智能水平的電腦是很困難的，相對於人腦般的電腦，造摩天大樓、人造飛船等等的東西要簡單很多了。到目前為止，人類的大腦是我們所認知宇宙中最複雜的東西。

一些我們覺得困難的事情——金融市場分析、翻譯、數據計算等，對於電腦來說都so easy。

而我們覺得容易的事情——視覺、動態、移動、直覺——但對電腦來說太難了。

有句很顛覆的話就是：人工智慧已經在幾乎所有需思考的領域超過了人類，但是在那些人類與其他動物不需思考就能完成的事情上，還差得很遠。

當你舉手拿一件東西的時候，你肩膀、手肘、手腕的肌肉與骨頭，瞬間就進行了一組複雜的物理運動，這一切還配合你的眼睛的運作，使得你的手能都在三維空間中進行直線運動。同樣的，軟體很難識別網站的驗證碼，不是因為軟體太蠢，而是因為能讀懂驗證碼是件碉堡的事情。

況且，我們到現在還是在談靜態不變的信息。要想上升到人類級別的智能，電腦不得不要理解更高深的東西，比如微小的臉部表情變化，開心、放鬆、滿足、滿意、高興等類似情緒的區別，以及為什麼《小時代》是一部爛電影。想想就很難吧？那電腦如何才能達到這樣的水平呢？

通往強人工智慧第一步：增加電腦處理器速度

一個人工智慧要像人腦一般聰明，至少要達到人腦的運算能力。用於描述運算能力的單位叫作cps（每秒計算次數），要計算人腦的cps只要了解人腦中所有結構的最高cps然後加起來就行了。

kurzweil把對於一個結構最大cps的專業估算，然後考慮這個結構占整個大腦的重量，做乘法，來得出人腦的cps。聽起來可能不太靠譜，但他用於對不同大腦區域的專業估算值，得出的最終結果都非常類似，是10^16cps，也就是1億億次計算每秒。

現在最快的超級計算機其實已經超過這運算力了。拿天河二號為例，天河每秒能進行3.4億億次計算。當然，天河二號占地720平方米，耗電2400萬瓦，廣泛應用就不談了，即使大部分商業或者工業運用還是很貴的。

假如摩爾定律一直成立（每兩年電腦運算能力翻一倍），我們用這個衡量1000美元什麼時候能買到1億億cps。現在1000美元能買到10萬億cps，按照這速度，我們到2025年就能用1000dollar買到可以和人腦運算速度抗衡的電腦了。

至少硬體上我們可以符合強人工智慧的條件，但是運算能力並不能讓電腦變得智能，所以我們要怎麼利用這運算能力來達成人類水平的智能。

通往強人工智慧第二步：讓電腦變得智能

這步比較棘手。其實，沒人能知道如何搞——我們依然停留在爭論怎麼讓電腦分辨《小時代》是部爛片的階段。但是，有些策略，有可能會有效：

1）抄襲人腦

科學界整在努力逆向工程人腦來理解生物進化是怎麼造出這麼個神奇的東西，樂觀估算2030年前能完成這個任務。一個電腦架構模擬人腦的例子就是人工神經網絡。它是一個由電晶體作為神經組成的網絡，電晶體和其它電晶體互相連接，有自己輸入輸出系統，而且什麼都不知道——就像剛出生的嬰兒大腦。它會通過做任務自我學習，比如識別筆跡。當它得到正確的回饋後，相關電晶體之間的連接就會被加強；相反就會變弱。經過一段時間的測試與回饋，人工網絡自身會組成一個智能的神經迴路，而處理這項任務的能力也得到優化。人腦的學習也是類似的過程，不過比這複雜一點，隨著研究的深入，我們會發現更好的組件神經連接方法。

2）模仿生物演化

抄學霸的答案太難沒法抄怎麼辦？那我們學習下學霸備考的方法。

大腦太難模擬，那我們可以模擬演化出大腦的過程。這種方法叫作「基因算法」：建立一個反覆運作的表現、評價過程，就像生物通過生存這種方式表現，並且以能否生養後代為評價一樣。一組電腦將執行各種任務，最成功的將會「繁殖」。把各自程序融合，產生新電腦，而不成功的將會剔除。這個自然選擇過程將產生越來越強大的電腦。而這方法的難點是建立一個自動化的評價與繁殖過程，使得整個流程能夠自己運行。

3）讓電腦來自己解決這些問題

讓電腦自己解答自己的問題，這種想法很荒誕，但確實是最有希望的一種。

總的思路就是我們建造一個能進行兩項任務的電腦——研究人工智慧和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進自己的架構，我們直接把電腦變成電腦科學家，提高電腦的智能就變成了它自己的任務。

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