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为什么“类人”对于大多数AI项目来说都是低门槛
发布时间:2020/08/07 科技 浏览:381
给我看一台类似于人的机器,我会给你看一部有缺陷的技术。到2025年,人工智能市场预计将超过3,000亿美元。绝大多数试图从中获利的公司都在营销某种形式的“类人”人工智能。也许是时候重新考虑这种方法了。
很大的想法是类人AI是一种升级。计算机可以计算,但AI可以学习。不幸的是,人类不是很擅长计算机可以完成的任务,而AI也不是非常擅长于人类的任务。这就是为什么研究人员摆脱专注于模仿人类认知的发展范式的原因。
纽约大学的一对研究人员最近深入研究了人类和AI如何处理单词和单词含义。通过对“心理语义学”的研究,二人希望解释自然语言处理(NLP)领域中机器学习系统所存在的缺点。根据他们发布给arXiv的一项研究:
许多AI研究人员并未详细说明他们的模型是否像人类一样。如果有人可以开发出高度准确的机器翻译系统,那么很少有人会抱怨它没有像人类翻译那样做。
在翻译领域,人类拥有多种技术,可以将多种语言保持在头脑中,并在它们之间流畅地交互。另一方面,机器不需要了解单词的含义即可为其分配适当的翻译。
当您接近人类水平的准确性时,这将变得棘手。将一,二和三翻译成西班牙语相对简单。机器了解到它们完全等同于uno,dos和tres,并且很可能在100%的时间内获得正确的选择。但是,当您添加复杂的概念时,具有不止一种含义的单词以及语或口语演讲会变得很复杂。
当开发人员尝试创建可以处理所有内容的翻译算法时,我们便开始进入AI的神秘谷。就像参加几门西班牙语课不会教给人类他们在墨西哥城可能遇到的所有语一样,AI努力跟上不断变化的人类词典。
NLP根本还不能像人类一样认知,并且使其表现出类似人类的行为将是可笑的。例如,想象一下Google Translate是否因某个请求而拒绝,因为它发现“潮湿”一词令人讨厌。
这种思路不仅限于NLP。对于大多数机器学习项目来说,使AI看起来更像人类一样只是一个设计决定。正如纽约大学的研究人员在研究中所说的那样:
考虑这种进步的一种方法仅仅是从工程方面考虑:有一项工作要做,如果系统做得足够好,那就成功了。工程很重要,它可以带来更好,更快的性能,并减轻人们的繁琐工作,例如键入答案或制作航空公司的行程或购买袜子。
从纯工程学的角度来看,大多数人工工作可以分解为比AI更适合于自动化的单个任务,并且在需要神经网络的情况下–例如,在运输港口中引导运输–很难想象一下一个通用AI胜过几个狭窄的,针对特定任务的系统的用例。
考虑自动驾驶汽车。制造由多个可以协同工作的系统组成的车辆比设计一个可以行走,解锁,进入,启动和驾驶传统汽车的人形机器人更有意义。
大多数时候,当开发人员声称他们已经创建了一个“类似于人类”的AI时,它们的意思是他们已经自动化了人类经常要执行的任务。例如,面部识别软件可以代替人为的门禁,但它不能告诉您在附近的当地餐馆中披萨的质量如何。
这意味着,对于“类人”而言,AI的门槛非常低。Alexa和Siri的模仿效果很好。他们有名字和声音,并且被编程为看起来很有帮助,有趣,友好和礼貌。
但是,智能扬声器所具有的功能是无法通过按钮更好地处理的。如果您有无限的空间和无限的注意力跨度,则可以将按钮用于智能扬声器可以做的所有事情。一个人可能会说“扮演玛丽亚·凯里(Play Mariah Carey)”,而另一个人会说“告诉我一个笑话”。关键是,Alexa就像一个巨大的遥控器一样像人一样。
人工智能不像人类。我们可以在任何领域以人为水平进行感知和运行的通用AI可能需要数十年甚至更长的时间。机器人管家还有很长的路要走。目前,最好的AI开发人员可以做的就是模仿人类的努力,而这几乎没有像将流程简化为易于自动化的东西那样有用。