AI研究人员解释说，定义类人的智慧并将其赋予我们的生命

 
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昨天，《人工智能：人类思维指南》的作者，圣达菲研究所的戴维斯复杂性教授梅拉妮·米切尔(Melanie Mitchell)主持了TNW答案会议，她在会上谈到了我们应该真正信任AI的多方面，技术，并在机器中定义人性化的智能。
关于AI的大多数担忧通常源于好莱坞电影，这些电影使我们相信，有一天，自动机器人会杀死所有人，并使地球变成自己的地球，或者这些相同的机器人在接任我们的工作时会带走所有人类的意义。
“我看过的大多数电影都将AI描绘成比人类更聪明，而且通常是恶意的。这与事实相去甚远。”米切尔说。 “也许对AI的最合理描述是星际迷航系列中的旧计算机-它能够用自然语言回答很多问题。我们仍然离这台虚拟计算机的功能还差得很远，但是随着自然语言处理的进步，我可以看到我们在接下来的几十年中逐渐使用了越来越有用的问答系统。”
尽管我们对AI的最大担忧不应该是它可能在我们的睡眠中杀死我们，但该技术的确存在一些问题。 “我对大量伪造媒体(例如深层伪造)感到十分担忧。我还担心人们对机器的信任度过高，例如人们可能会相信自动驾驶汽车在无法安全操作的条件下驾驶。同样，滥用诸如面部识别之类的技术。这些只是让我担心的一些问题。”
定义类人智力的局限性
如今，机器智能通常被称为“思维”，尽管这项技术的潜力令人兴奋，但对米切尔来说却又是另一个问题。
““思考”是一个非常模糊的术语，很难严格定义，并且使用起来非常宽松。显然，当今的机器智能所做的任何“思考”都与我们人类所做的那种“思考”截然不同。” Mitchell解释说。 “但是我认为原则上没有任何东西会阻止机器思考，问题是我们根本不了解自己的想法，因此我们很难弄清楚如何制造机器。认为。图灵在1950年发表的经典论文“机器可以思考吗?”在这个主题上是很棒的读物。”
同样的原则适用于将来在机器中实现类人智能的预测。 “除了使用“ Turing Test”之类的行为手段，很难定义[类人智力]。事实上，这恰恰是图灵的观点-我们在人类中对“类人智力”没有一个很好的定义，因此很难为机器严格定义它。”米切尔说。 “假设有某种合理的定义方式，我确实认为这是原则上可以实现的，但是它总是比我们想的要难，因为我们赖以为生的很多知识对我们来说都是不可见的。常识，我们对身体的依赖，对文化和社会文物的依赖等等。”
我们是否可以将影响我们生活的决策委托给AI?
在米切尔(Mitchell)的最新著作《人工智能：思考人类的指南》中，一个广泛涉及的话题是，我们应该以多大的信心直接影响我们的生活来信任人工智能。米切尔说：“例如，我们已经信任帮助飞机飞行的AI系统，并且在大多数情况下，这些系统确实相当值得信赖，但是737 MAX的问题是一个明显的例外。” “但是总会有人在循环中，我认为这对于在可预见的将来对AI进行任何安全关键性应用至关重要。如果自动驾驶汽车的操作仅限于具有非常完整的地图和其他设计用于安全的基础设施的城市或高速公路区域，我可以看到信任自动驾驶汽车的情况。我认为，对于较少受约束的驾驶(和其他领域)，将更难以相信这些机器来知道在任何情况下都应该做什么。”
Mitchell预测，在未来的十年中，我们将看到更多的人进入进化计算领域。 “我还认为，机器学习将越来越多地与其他方法结合，例如概率模型，甚至可能是符号AI方法。”