Walsh教授認(rèn)為，我們目前造出的機(jī)器人雖然執(zhí)行任務(wù)的水平超過人類，但它們只會按照我們的要求去執(zhí)行任務(wù)，只能算是一個無意識的文字工具。我們?nèi)绻胍a(chǎn)出與人類能力完全一致的機(jī)器人或許還需要很久，可能是50年，也可能是100年，甚至是永遠(yuǎn)。
盡管如此，Walsh教授還是很高興人工智能威脅論的話題能夠成為CIO們關(guān)注的焦點(diǎn)，并且出現(xiàn)在戰(zhàn)略商業(yè)計(jì)劃中。
Walsh教授說到：“人工智能是當(dāng)前人們最喜歡的科目之一，同樣也是我小時(shí)候最喜歡的科目。我們讀過很多的科幻小說，夢想著一個滿是智能化電腦和機(jī)器人的未來，這樣的未來似乎已經(jīng)快要到來。”
我們或許想要問這樣一個問題：人工智能能夠在今天取得這樣突飛猛進(jìn)的發(fā)展，到底是基于怎樣的因素?Walsh教授將答案總結(jié)于四個指數(shù)趨勢。
第一個指數(shù)趨勢是摩爾定律，由于物理量子限制等技術(shù)問題導(dǎo)致摩爾定律失效。英特爾宣布，今后晶體管數(shù)量再也不會每兩年翻倍一次。
Walsh教授表示，盡管如此，我也并不擔(dān)心這個領(lǐng)域的發(fā)展會受到限制。在過去的20年，芯片研發(fā)人員一直處于很懶散的狀態(tài)。他們只是縮小了806數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在芯片的設(shè)計(jì)上并沒有太大的創(chuàng)新。但是我們看到了DPU(分散處理單元)的價(jià)值，我們在硬件中看到了更多有趣的東西，比如機(jī)器學(xué)習(xí)。這將會使我們在相同的晶體管數(shù)量下進(jìn)行更多的計(jì)算。雖然摩爾定律在技術(shù)上已經(jīng)消亡，但仍存在很大的創(chuàng)新空間，并將為計(jì)算機(jī)的發(fā)展賦予更大的動力。
第二個指數(shù)是不斷升級的數(shù)據(jù)量。在企業(yè)家心里，運(yùn)營和客戶數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)排在第一位。Walsh教授表示，如今的數(shù)據(jù)量比過去翻了幾番，這對于人工智能來說是一個大契機(jī)。我們現(xiàn)在做的很多事情，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)，都屬于數(shù)據(jù)培訓(xùn)。
Walsh教授補(bǔ)充到，目前人工智能的一個不足點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)的速度過于緩慢。機(jī)器學(xué)習(xí)雖然是模仿人類的思維去學(xué)習(xí)，但是與人類不同的是機(jī)器學(xué)習(xí)是從例子中模擬學(xué)習(xí)。最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍然需要從幾十萬甚至是幾百萬的例子中學(xué)習(xí)。但唯一的好處是海量的數(shù)據(jù)得以收集，我們可以從大量的數(shù)據(jù)中迅速得到想要的信息。
第三個指數(shù)趨勢是算法方面的突破進(jìn)展。Walsh教授表示，在過去的幾年里，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，算法的性能呈指數(shù)級增長。
第四個指數(shù)趨勢是流入該領(lǐng)域的資金數(shù)量。Walsh教授表示，通過這種方式，您可以衡量該領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)量，可以預(yù)估AI領(lǐng)域的參與人數(shù)以及創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量，并且這些數(shù)量每兩年就會翻一倍。
“將這四個趨勢放在一起，就是人工智能取得重大進(jìn)展的秘訣。”但Walsh教授強(qiáng)調(diào)，盡管人工智能前景可觀，但想要生產(chǎn)出達(dá)到人類執(zhí)行能力的機(jī)器人，未來還需面臨很多棘手挑戰(zhàn)。
考慮到技術(shù)的局限性，Walsh教授認(rèn)為，今天的人工智能可以完成一些實(shí)時(shí)性強(qiáng)的重復(fù)性高的任務(wù)，例如瞬間識別人臉功能。
說到這里，那么我們一般都會讓機(jī)器人幫助我們做哪些工作呢?一般分為這四類：骯臟的(dirty)、無趣的(dull)、困難的(difficult)、危險(xiǎn)的(dangerous)，我們稱之為4D。從這種意義上講，機(jī)器人也確實(shí)是一個有意思的存在。
如今隨著科技的發(fā)展，人們對科技的要求越來越高，實(shí)際應(yīng)用需要涉及更復(fù)雜的自動化和人工智能，聊天機(jī)器人就是人工智能實(shí)際應(yīng)用的一個很好的例子。
文章最后，筆者用Walsh教授的一句話作為結(jié)尾：“在我們擔(dān)心人工智能可能帶來威脅之前，我們真正需要處理的是地球更緊迫的問題，比如氣候變化!”
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