“我們都有接觸或者了解過病毒釋放的場景,Victor的表演過程就像是病毒的自我擴散…”
“甚至還不如病毒的自我擴散來得優秀,因為Victor做不到超支的東西,病毒反而還有可能自我裂變成變種…”
“所以,沒有失控,也沒有智能,程序只是把學到的東西釋放出來,距離強型智能的閾值,還差得很遠。”
蘇小木總結道。
不過蘇小木心中也很有數,就現在這樣,肯定不能夠讓這幫世界頂尖的選手信服。
接下來的環節毫無疑問就是答疑解惑。
將智能、Victor等用更加能被大家接受的釋義解釋。
第一個提出疑問的就是李飛飛教授,她對于人工智能一直有一些比較有意義的想法。
包括她現在擔任的斯坦福以人為本人工智能研究院共同院長,也是她主導并發起的。
“全新的角度,不過我有個疑惑,從我們現在的觀察來看,Victor的表演已經有包含了人類智慧中的一點點多樣性,我能理解你說的將學習釋放,不過出于什么角度判斷里面并沒有自我裂變?”
“或許圖靈測試能給出來答案。”蘇小木笑了笑,輕松的道。
圖靈測試依舊是現行最可靠的測試標準。
至少,圖靈在1950年對2000年的機器思考能力的一個預測,直到現在都沒達成。
蘇小木的提議得到了大家的認同。
李飛飛則好奇的看了眼蘇小木,意味深長。
既然有這么多優秀的研究員在,這次的圖靈測試就很嚴格,安排了眾多的測試場景與測試者。
根據圖靈的預測,如果有超過30的測試者不能確定出被測試者是人還是機器,那么這臺機器就通過了測試,并被認為具有人類智能。
好在實驗組里面的人足夠,并且對于學術的態度也足夠堅定本心。
能進入這樣的實驗組,沒一個傻子。
就好比李飛飛自己曾經表達過的一種觀念:學術界是包容的,不為競爭市場份額,其需要人們共同協作以獲得對知識的更深入理解,這些知識可以被分享。
更重要的是,學術界負責教育未來的領導者和實踐者,跨越一系列學科。
人工智能的發展將是一個多代人的旅程,現在正是向技術人員、工程師、企業家和政策制定者灌輸以人為本的價值觀的時候,因為正是這些人負責規劃人工職能的未來發展路線。
首先最重要的一點就是學術界是包容的,不為競爭市場份額的,所以在當下的場景下,很難會有人故意表達錯誤的意見。
就算他本人愿意犧牲往后所有的學術攀爬可能性,也不會被大家認同測試的結果的有效性。
測試的過程沒什么好說的。
都是一些經典的圖靈測試問題。
隨著測試的進行,測試的結果也越來越令人‘失望’。
總而言之,這里面有一種很復雜的情緒,包括李飛飛教授、格羅茲教授等人在內,她們其實都希望能出現強型智能。
但又不希望這么突然的出現,以至于并沒有一個準確的客觀的判斷。
就好像李飛飛主導的以人為本的人工智能圈定了三個簡單而又有力的想法:
1、為了讓人工智能更好地服務于我們的需要,其必須包含人類智慧中的多樣性、細微差別及深度。
2、人工智能的發展應與其對人類社會影響的長期研究相結合,并據此加以指導。
3、人工智能的最終目的應該是增強我們的人性,而不是削弱或取代它。
以及李飛飛本人曾經無數次提到過的問題:我們怎樣才能讓智能軟件與人類的價值取向相一致?
這些問題都沒有得到確切的確定的答案之前,她們都不希望有突如其來。
事實上,就在大家都思考除了深度不已,其它都差不多的問題時,他們心里已經有了答案。
Victor絕對不是強智能。
至少Victor沒有人類這么復雜到一瞬間有一百萬種的念頭產生。
隨著測試的結束,大家的興致也越來越低,正好已經臨近中午,麻省理工學院方面已經安排好了接風洗成的事宜。
不管是實驗組的成員還是觀摩團的成員,都在相應的人員指引下,三五成群的離開了實驗組。
本應該跟大家一塊走的蘇小木卻不在里面,而是被留了下來,接著跟在托馬索的身后一同去了辦公室。
同行的還有格羅茲教授、李飛飛教授。
再無其他人。
“老朋友,其實你也不懂對吧?”
辦公室的門一關上,格羅茲教授就笑瞇瞇的看著托馬索道。
李飛飛露出了同樣的神色,并且鄭重的道了個歉:“托馬索教授,十分抱歉,是我太激動了,以至于有些失態…對您造成的影響,我深表歉意…”
托馬索笑呵呵的擺了擺手:“些許小事,不用在意。”
“事實上,我也沒想到只是昨天到今天,居然就多了這么多的意外,蘇開創的另一種實現智能的模式,大有可為啊!”
“果然!”格羅茲笑呵呵的道。
“蘇,你別站著了,坐下來吧,我們這三個老家伙,都想聽聽你對智能的重新定義。”托馬索看向蘇小木。
格羅茲跟李飛飛也看向了蘇小木。
早在蘇小木看到Victor的意外表演,自己開始解釋之后,他就料到了需要更詳細的解釋。
“好吧,我說一說我個人的看法,謹代表我個人對智能的看法,可能會跟通俗的定義有所區別。”
蘇小木先打了個預防針,對于把從小垃圾那里獲得的知識變為己用,蘇小木已經得心應手了。
“有別于曾經對智能的理解與實現方式,就像我剛才說的那樣,按照我的看法,智能其實早就出現了,病毒傳播并自主擴散裂變就是智能的一種粗糙表現。注意,我說的是強智能。”
“我們都知道,人類的思維多樣、多變、多重、細微、難以預判、無法保持絕對理智,但不管是以什么樣的數據訓練出來的智能,都會忠實的執行既定的操作,一些細微的表達會被誤認為是智能的一種高級形式。
其實不是的。
而以算法的形式來主導程序設計與智能,則會越來越多的可能觸及到強智能,因為我們不給程序制定訓練,而是讓程序以線性發展…”