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郝景芳:当人更好,还是当AI化的人更好?
关键字: 郝景芳 雨果奖郝景芳 北京折叠郝景芳《人之彼岸》郝景芳 AI 人工智能阿尔法狗vs柯洁人工智能与人对比第一个难点,综合认知的能力。
这个问题对于我们每个人而言都是非常简单的,头脑中甚至一下子就能想到那种画面感。但对人工智能来说就是很难理解的。最主要的差别在于常识。
当我们理解这段话,我们头脑中实际上是反映出很多背景信息,包括:(1)他想喝酒;(2)他没有付钱;(3)酒摆在超市是一种商品;(4)从超市拿东西需要付钱;(5)他没有付钱就出门是违规的;(6)他是想逃跑;(7)超市店员有义务保护超市商品,不能允许这种事情发生。在所有这些背景信息支持下,我们可以一眼辨认出这个动作画面的情境。除了我们自然脑补的这些背景信息,也还是有一些小概率背景信息,有可能影响对情境的解读。也许这个人是店主,有急事出门,如果是店主,自然不用付钱,店员也不会见怪, 但这种可能性不大。任何一个情境的解读都需要大量常识作为背景信息。
常识包含我们习以为常的知识总和,包含我们对整个环境和经济系统的理解。这些理解都太平常,我们就称之为常识。人工智能目前还没有这些常识,它并不知道一瓶酒摆在超市里和公园里有什么差别,也不知道超市买东西的惯例流程。从语法上说,从超市拿酒和从公园拿酒都是符合语法的表达,但我们知道,其中一个合理,另一个不合理。
你也许会说,这是因为机器缺少生活经验,输入经验就可以了。我们这一次当然可以给机器输入酒的含义、超市的含义、超市的购买规则、小偷的含义、店员的职责,但好不容易输入了所有这些信息,会发现下一句话涉及大量有关街头和交通的常识,依然要手动输入。到了最后,整个世界的无数知识碎片我们都需要输入,如何调用又成了问题。
资料图(来源:视觉中国)
“常识”经常被认为是区别AI和人的重要分野。“常识”是把各个门类信息汇集到一起、形成广泛知识背景网的能力。这种能力我们人人都有,因而并不觉得稀奇,然而机器没有,我们才知道其可贵。
为什么机器难以具有常识?有多重原因,目前人们仍在尝试去理解。首先的直接原因是,机器缺少物理世界的生活经验,所处理的是人类的二手信息,对于周围的物理世界没有真实接触,不知道什么是可能的,什么是不可能的。例如,“石头放在鸡蛋上”还是“鸡蛋放在石头上”只是词语游戏,对于AI没有真实意义。AI也不知道人绕房子一周会回到原点。
除了缺乏直接的物理世界的经历,还有可能是更核心的原因,那就是人工智能目前还缺少建立“世界模型”的综合能力。
人类拥有“完形”认知的心理能力,能让我们把碎片信息编制完整。这是一种高度统合的能力,我们能把躯体五感统合起来,共同构成对世界的感觉。同样,人从各个方面得到的碎片知识也有一种统合的能力,大脑会把碎片粘贴起来, 把碎片之间的部分补齐,以期构成一个完整的知识世界。
事实上,人的“完形”并不仅是“拼凑”碎片信息,而是建立一个模型,然后用模型来理解碎片信息。“完形”是把信息连接成可以理解的图景。中间有大片空白我们要“脑补”。我们能从验证码的碎点图片中看出连贯的字母,而计算机程序做不到。我们能把没有关系的人连接在同一个故事里, 只需要想象一两重关系,就能组成复杂的阴谋论。
- 原标题:郝景芳:当人更好,还是当AI化的人更好? 本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑:李泠
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