AlphaGo并不是人工智能历史性的突破这次AlphaGo战胜了围棋冠军,跟之前IBM的“深蓝”电脑战胜国际象棋世界冠军,意义其实差不多。能够写出程序,在这些事情上打败世界冠军,的确是一个进步,它肯定会对某些特定的应用带来改善。然而,这并不说明AI取得了革命性的进步,更不能表明电脑具有了真正的,通用的智能。恰恰相反,电脑能够在棋类游戏中战胜人类,正好说明下棋这种活动,其实并不需要很多的智能。从事棋类活动的能力,并不足以衡量人的智力。
著名的认知科学家Douglas Hofstadter(《GEB》的作者),早就指出AI领域的那些热门话题,比如电脑下棋,跟真正意义上的人类智能,几乎完全不搭边。绝大部分人其实不明白思考和智能到底是什么。大部分所谓AI专家,对人脑的工作原理所知甚少,甚至完全不关心。
AlphaGo所用的技术,也许能够用于其它同类的游戏,然而它并不能作为解决现实问题的通用方法。特别是,这种技术不可能对自动车的发展带来突破。自动车如果只比开车技术很差的人强一点,是不可接受的。它必须要近乎完美的工作,才有可能被人接受,然而这就要求它必须具有人类级别的视觉认知能力。比如,它必须能够察觉到前面车上绑了个家具,没绑稳,快要掉下来了,赶快换车道,超过它。可惜的是,自动车的“眼睛”里看到的,只是一个个的立方块,它几乎完全不理解身边到底发生着什么,它只是在跟随和避让一些线条和方块…… 我们多希望马路都是游戏一样简单,清晰,完美,没有意外的,可惜它不是那样的。每一个细节都可能关系到人的生死,这就是现实世界。
为AlphaGo热血沸腾的人们,别再沉迷于自动车和Skynet之类的幻想了。看清AI和“神经网络”的实质,用它们来做点有用的东西就可以,没必要对实现“人类智能”抱太大的希望。
著名的认知科学家Douglas Hofstadter(《GEB》的作者),早就指出AI领域的那些热门话题,比如电脑下棋,跟真正意义上的人类智能,几乎完全不搭边。绝大部分人其实不明白思考和智能到底是什么。大部分所谓AI专家,对人脑的工作原理所知甚少,甚至完全不关心。
AlphaGo所用的技术,也许能够用于其它同类的游戏,然而它并不能作为解决现实问题的通用方法。特别是,这种技术不可能对自动车的发展带来突破。自动车如果只比开车技术很差的人强一点,是不可接受的。它必须要近乎完美的工作,才有可能被人接受,然而这就要求它必须具有人类级别的视觉认知能力。比如,它必须能够察觉到前面车上绑了个家具,没绑稳,快要掉下来了,赶快换车道,超过它。可惜的是,自动车的“眼睛”里看到的,只是一个个的立方块,它几乎完全不理解身边到底发生着什么,它只是在跟随和避让一些线条和方块…… 我们多希望马路都是游戏一样简单,清晰,完美,没有意外的,可惜它不是那样的。每一个细节都可能关系到人的生死,这就是现实世界。
为AlphaGo热血沸腾的人们,别再沉迷于自动车和Skynet之类的幻想了。看清AI和“神经网络”的实质,用它们来做点有用的东西就可以,没必要对实现“人类智能”抱太大的希望。