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人的定义也会发生改变,人是由人类和与其伴生的人工智能所组成的
人的开展,使世界充满希望。
二十世纪,在欧洲大陆上诞生了世界上第一台计算机。
它的体型及构造之繁复,需由多人操作,才能在一定时间内完成计算任务。
随着科学技术的开展,软件工程和计算机硬件设计一并崛起,在不到一个世纪的时间里,计算机的体积缩小了上万倍,它的处理速度堪称神速,操作人员也由多人缩减到了一人,甚至无人。
自此,计算机似乎拥有了自我的“思考能力〞,人类称其为人工智能。
而此“思考〞非彼“思考〞。
就目前计算机技术的开展情况而言,人工智能终究需要依据程序语言来实现,而计算机尚不可脱离人类的掌握,自行作为。
人类按照程序语言的规那么进行软件编程,以对计算机下达指令,使其执行,这就是计算机最根底的“思考方式〞,俗称计算。
为了让计算机拥有进一步的“思考能力〞,人们对自己的思维路线进行探究,命令计算机如婴儿学习思考一般,分析曾重复执行过的指令或是固定步骤,并对此计算,再根据人类的思维惯性,在下一次遇到类似的情况时,运用概率和统计,推测出下一步的行为。
归根结底,计算机都只是简单记性和机械化计算的载体,以逻辑思维对事情进行是或非的判断。
它看似拥有“思考能力〞,却仅是对周遭不管不顾的,人工智能操纵下的牵线木偶。
确实,它称得上是“人工〞,却无法堪称“智能〞。
与计算机不同,人类才算得上真正的“智能〞。
人类拥有自由行动的能力,对事物存在着不同的看法。
他们依靠自己进行判断和思考。
在人类的世界中,万物并不是仅凭对错就能分割的,评判标准不一那么皆有异面,这是不同人价值观的表达。
也正因如此,社会才有温情的存在和人类同情心的表达,不像计算机那般枯燥而冰冷。
然而,多年来社会上的各事各象却在时刻挑战着人类思维的死角,推动人类与计算机思维的同化。
11年的“小悦悦事件〞撼动人心,在人们对人情冷漠咂舌叹息的同时,道德感和法律风险的矛盾也不断刺激人们对传统价值观的思考。
他们猜测现场的情况,事故发生的前因后果,担忧自己被诬陷为肇事司机,思考自己在法律地位上的优劣之势——他们用计算评判,估计自己的利益得失,用冷冰冰的概率数字决定自己的行为取向。
这真的还是“人类〞吗?
失去了情感和道德感召,人类如同鲁迅所写?
狂人日记?
中吃人的生活一般,受生存本能的驱使,麻木僵硬。
“人工〞早已不复存在,有何以称为“智能〞?
到那时,人类也不过是由碳、氢、氧等元素构成的有机体罢了。
近年来,随着科技的不断开展,人工智能逐渐兴起。
当“阿尔法狗〞在比赛上所向披靡的时候,人们不禁开始恐慌。
我们开始害怕这个被创造出来的东西会超越我们人类,于是我们开始探寻自己与机器的区别,那就是:
情感和思想。
人们为什么会对人工智能产生惧怕,归根结底,是因为我们没有百分之百的自信可以控制它。
我们受电影或者其他艺术作品影响太大,我们看到了?
黑客帝国?
里的matrix,看到了?
终结者?
,看到了?
复仇者联盟2?
里的奥创。
我们看着人工智能在电影里残害人类,甚至试图统治世界,不自觉联想到现实生活,顿生冷汗。
人工智能是什么,它是一堆零件和程序的结合体,它没有七情六欲,所以它不会怜悯,不会感恩,甚至不会满足,这样的一个几乎填补了人类反派所有缺点的东西,怎么能不让人恐惧呢?
那如果一个人类,开始像计算机,像人工智能那样思考,又怎么能不让人感到担忧?
人,是一种有情感,有独立思考能力的高等动物,会不自觉地被情绪左右,是人的一个很自然的现象。
现当代社会普遍崇尚理智与逻辑,但当所有事物都被用客观,理智,教科书般的眼光去看待,那世界会变得多么单调而无精打采。
当我们无法感受花开的喜悦,落叶的忧伤,无法感受朝阳的活力,夕阳的安谧,无法感受色彩所蕴含的情绪,那我们与计算机,与人工智能何异?
那如果有一天,出现了一个这样一个几乎没有情绪的人,我们该怎么控制这个无比熟悉人类的同类呢?
当一个人几乎克服了自己的七情六欲,于是他不会对人宽容,因为他不会对这个人产生任何共鸣,他不会感觉到孤独忧伤,不会对外界事物产生喜怒哀乐,他不会考虑后果,一切只以自己的利益为出发点。
他会变得唯利是图,不择手段,对一切哀嚎视而不见听而不闻。
当一个人失去了被外界左右的能力,我无法想象这是件多么可怕的事情。
相反,当一个人工智能开始像人类一样思考,反而不那么令人害怕了。
像人类一样思考,意味着它在思考一件事情时,会被各种因素,情绪左右,会考虑得更全面。
比方?
机器总发动?
里的伊娃和瓦力,比方?
人工智能?
里的机器人小男孩,更通俗的,哆啦a梦也是个例子。
当机器人被赋予情感,它们感受到了被爱,学会了爱,于是衍生出别的情感:
嫉妒,担忧,牵挂,抱歉等等,它们甚至会感受到彩灯带来的喜悦,学会了依赖人类,有了喜欢和讨厌的东西,那这时,像极了人类的机器人反而让人类有信心控制,也就不存在害怕,惊慌这一说了。
所以,当计算机像人类一样思考,这并不可怕,而当一个人类像计算机一样思考时,才是我们应该担忧的。
我们这一代人,无不在幼时做过这样的美梦——当清晨的第一缕阳光从窗外透进,热气腾腾的早餐被一双冰冷的钢铁手搁在了你的床头——那是你的私家机器人。
你只稍一挥手,它便能为你鞍前马后地忙碌。
然而,随着时代的变迁,科技的飞速开展令我突然如梦初醒般地意识到这样一个可怕的事实:
指不准哪天,机器人要翻身了。
到时候,那个鞍前马后忙碌的,没准就是我本人了;
而那位高高在上、坐享其成的,那么是个头脑里装着芯片的家伙。
且先勿笑。
你可能会说,人工智能既是人类的产物,不也终究受人类的制约吗?
何况,机器人没有思想和情感,可是人类有呀。
然而细想一下,仅在十年间的功夫,我们已从手握按键、出门琢磨半天地图、不带钱包无法过活的时代,到了如今一部就能走天下,这开展速度快得简直令人瞠目,人工智能超越人类的那一天便也指日可待了。
更可怕的,是人类在对于人工智能的进化进行催化的同时,将自身异化了。
对于这一点,没有谁比从事高科技产业的苹果公司总裁库克更深有感触了——“我不担忧人工智能会让计算机像人类一样思考,我更担忧人类像计算机一样思考,失去了价值观和同情心,罔顾后果。
〞随着电子产品的普及,人类已步入信息化的时代,然而大量信息的涌入却正使人们生活变得碎片化,思考变得功利化。
毕竟人脑不似机器脑,能大量且迅速地处理各类繁琐的事务,只得滤去一些自认为不重要的局部,例如在一个阳光和暖的午后与三五好友相约在野外,沏上一壶香茗,抒发一下生活的感悟。
取而代之的,兴许是在一个工作得昏天黑地的午夜,突然想起有件事儿要麻烦一位旧相识,便急不可耐地拿起,点开了“联系人〞中某个尘封已久的名字,如同计算机提取数据一般。
但这都只是些小事了——假设同人类利用人工智能来改造自身相比。
当年,“多利羊〞的诞生其实已预示了人类未来广阔的开展前途,幸而人类还是有所节制的,并未以此来胡作非为。
但谁又能信誓旦旦地为未来担保呢?
哪个人不想拥有超强的大脑抑或是非凡的体力呀;
一些领导人可能就会盘算,既然不能千古留名,那就千古留身吧。
于是各类大脑芯片、长生不老药、电子心脏、电子手臂等开始浮出水面,富家子弟争相购置。
而平民百姓们那么在人工智能的'
压迫下失业、被淘汰,日益沉沦。
世界将被人的欲望所支配,并最终迫使人类自身走向灭亡。
到那时,人类唯一优越于人工智能的最后一根救命稻草——价值观和同情心,也将荡然无存。
……
幸而,这不过是关于人类未来设想的其中之一罢了。
只要人类懂得节制,还是有时机免于成为行尸走肉,被人工智能所淘汰的。
那么,我们现在该做些什么?
我只能说,先放下你的吧。
暂且将你的目光从枯燥的工作中拉回,眺望一下远方的朝霞,静心聆听枝头的鸟鸣,亦或是雨滴拍打在枝叶上的声音。
然后,走出家门,去造访一下你所关心和爱的人,留心生活中点滴的美好。
毕竟,这才是人生真正的意义与价值呀。
那些繁琐的事务和程式化的思考,还是交给人工智能去做吧。
深度学习目前最接近人类智能
要答复上述问题,需要先了解一下人工智能在自然语言处理中的工作模式。
所谓自然语言处理,简单点说,就是利用计算机对人类语言进行分析,以完成自动分词、词性标注、语音识别、自动文摘、机器翻译、人机对话等一系列由简到繁的语言任务。
在自然语言处理技术的开展过程中,经历了三种研发模式:
第一种是基于规那么的自然语言处理模式,主要通过对话语进行语法分析和语义分析,然后转换成计算机程序以实现自然语言的理解和表达。
这种工作模式是最容易想到也是最早进行广泛研究的,它依赖于语言学家和计算机专家的通力合作。
但是,这种模式很快就遇到了无法突破的瓶颈,因为人类的语言理解过程实在太复杂,而语言学家对自然语言的分析很不充分,无法提供充足的语法规那么和语义规那么,计算机专家就陷入了“巧妇难为无米之炊〞的窘境。
第二种是基于统计的自然语言处理模式,主要是对语言表达进行概率统计。
这种模式下的人工智能,不需要了解话语的句法结构和语义关系,只需考察它被人类说出的可能概率就行,被说出的概率越大,相关话语就越合理。
而概率的计算,可以通过大语料库根底上的词频统计来实现。
这种工作模式不需要语言学家提供复杂的规那么,让计算机搞统计正是它最拿手的工作。
统计模式的广泛运用,在语音识别、机器翻译等领域产生了革命性变化,使很多技术从实验室走向了实际应用。
第三种是深度学习的自然语言处理模式。
深度学习依赖的是大规模人工神经网络,也就是利用大量电脑处理单元对人类大脑的神经元系统进行模拟,然后让这个人工神经网络通过不断自我学习和自我调整来完成相应的工作。
这可能是目前最接近人类智能的一种人工智能模式,目前的开展态势惊人,全面超越“阿尔法围棋〞的“阿尔法元〞利用的主要就是深度学习技术。
把作文评分交给电脑?
高利害考试中无法实施
三种工作模式下的不同人工智能能不能应用于语文教育呢?
我们不妨以作文评分为例来分别加以说明。
如果让人工智能给学生作文评分,按照基于规那么的工作模式,就必须把评价一篇作文好坏的要素都找出来,如语言、结构、内容、思想等等。
最关键的工作还要把这些评分因素量化,比方给一篇作文的“语言〞工程打10分,你就得告诉电脑,这10分的依据是什么?
是词汇量多少,还是句子的复杂度,还是句式的不同类型?
在第二语言教学中,类似的评分系统已经得到较为广泛的应用,因为仅是“语言〞工程的话还比较容易量化,但在母语作文评价中其可行性显然不大。
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