通用型人工智能可能還需要我們動物天性的其他方面 ， 比如情感 ， 尤其是當人類希望以自然的方式與機器互動時 。情緒不僅僅是非理性的反應 。我們已經(jīng)進化了它們來指導我們的驅動力和行為 。OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家伊利亞·蘇茨克弗表示 ， 它們“給了我們這種額外的智慧活力” 。即使AI沒有和我們一樣的意識感受 ， 它也可能有近似于恐懼或憤怒的代碼 ， 事實上強化學習已經(jīng)包含了類似于好奇心的探索元素 。
仿人機器人iCub已經(jīng)成為世界各國實驗室研究人類認知和人工智能的研究工具
人類不是空白的石板 。我們生來就具有識別人臉、學習語言和探索其它物體的特定傾向 。機器學習系統(tǒng)也需要正確的固有結構來快速學習某些東西 。采用什么樣的結構是一個激烈爭論的問題 。蘇茨克弗說 ， “我們想要最好的白板 ?！?br /> 人工智能的自我思考
人工智能本身可能會幫助我們發(fā)現(xiàn)新的人工智能形式 。有一套稱為AutoML的技術 ， 其中的算法有助于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡架構或人工智能模型的其他方面 。人工智能還幫助芯片架構師設計出更好的集成電路 。去年 ， 谷歌的研究人員在《自然》雜志上報道說 ， 在他們設計的加速器芯片的某些方面 ， 強化學習比他們的內(nèi)部團隊表現(xiàn)得更好 。
通用型人工智能的到來可能還要幾十年 ?！拔覀儾涣私馕覀冏约旱闹橇?nbsp;， ”米切爾說 ， 因為它的大部分是無意識的 。“因此 ， 我們不知道對人工智能來說什么是容易的 ， 什么是困難的 ?！笨此评щy的事情往往容易 ， 反之亦然——這一現(xiàn)象被稱為“莫拉維克悖論”(Moravec's paradox) ， 由機器人專家漢斯·莫拉維克提出 。1988年 ， 莫拉維克寫道:“讓計算機在解決智力測試問題或下棋方面表現(xiàn)出成人水平的表現(xiàn)相對容易 ， 而讓它們在感知和移動方面達到1歲兒童的水平則很難或不可能 ?！眿雰浩鋵嵑苈斆?。普萊科普說 ， 為了實現(xiàn)通用型人工智能的目標 ， “我們也對人類智力和一般智力有了更多的了解 ?！?br /> 圖靈區(qū)分了一般智力和類人智力 。在他1950年關于模仿游戲的論文中 ， 他寫道:“難道機器不會執(zhí)行一些應該被描述為思考但與人類截然不同的事情嗎?”他的觀點是：你不需要像一個人一樣思考就能擁有真正的智慧 。
道德困境
在1942年的短篇小說《逃避》(Runaround)中 ， 艾薩克·阿西莫夫(Isaac Asimov)筆下的一個角色列舉了著名的“機器人三原則”：第一條：機器人不得傷害人類 ， 或看到人類受到傷害而袖手旁觀；第二條：機器人必須服從人類的命令 ， 除非這條命令與第一條相矛盾；第三條： 機器人必須保護自己 ， 除非這種保護與以上兩條相矛盾 。
我們可能會想象阿西莫夫的“正電子大腦”在對人類的傷害方面做出自主的決定 ， 例如不再是類人機器人殺人 。但這實際上不是電腦每天如何影響我們的表現(xiàn) ， 事實上人工智能是指“我們有了管理新聞推送的算法”類似的影響 。隨著計算機進一步滲透到我們的生活中 ， 我們需要更加努力地思考要構建什么樣的系統(tǒng) ， 以及如何部署它們這樣的問題 。
這是倫理學的領域 ， 它似乎與數(shù)學、科學和工程的所謂客觀性相距甚遠 。但是 ， 決定對這個世界提出什么樣的問題 ， 建造什么樣的工具 ， 始終取決于我們的理想和顧慮 。例如 ， 研究像原子內(nèi)部這樣深奧的課題 ， 對能源和武器都有明顯的影響 。哈佛大學的計算機科學家芭芭拉說:“有一個基本的事實 ， 計算機系統(tǒng)不是價值中性的 ， 當你設計它們的時候 ， 你會把一些價值帶入設計中 ?！?/p>

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