（文章來源：智能甄選）

電腦無法以您和我的方式思考–至少現(xiàn)在還沒有。人工智能技術每天都在變得越來越緊密，這引發(fā)了有關道德，設計及其生存的基本問題。設計師兼技術專家John Maeda在他的《如何說話的機器》一書中承認許多外行人士對AI的擔憂：機器人不僅看起來和聽起來越來越逼真，而且它們對輸入的響應如此之快，并且具有我們?nèi)祟愰_始感到的耐力受到威脅。沒有人喜歡被自己的創(chuàng)作超越（或取代）的想法。

但是，應該我們該擔心嗎？Maeda是一位具有實踐經(jīng)驗的AI愛好者，他對此并不以為然。他說：“如果您總是超越自己的能力，您將永遠不會變得完全消耗。” “這就是使[人類]難以復制的原因?！笨紤]到這一點，我問他五個問題，探討了人類和計算機如何處理信息以及它對AI的未來意味著什么。機器人真的來接我們的工作嗎？

他們已經(jīng)有。想想洗碗機。這是一臺機器，它不僅在家里，而且在餐館，自助餐廳和其他工業(yè)廚房設施中，都占用了很多人力。想想銀行出納員。我們曾經(jīng)不得不與一個人交談以將錢從銀行中取出，但現(xiàn)在我們不需要?？紤]使用機器人電話的客戶支持熱線。是的。我認為機器人總是接替我們的工作。

《衛(wèi)報》上有一篇文章，展示了一種寫算法如何能夠產(chǎn)生看起來像我們中的一個人寫的東西。而且令人不安。但是，當您在一些非原創(chuàng)的內(nèi)容（例如沙發(fā)的新聞稿）中進行思考時，它所產(chǎn)生的干擾就較小。您可以用多種方法來寫–“嗯，它有四根腿……”或其他任何東西。工人已經(jīng)解決了許多老問題，這意味著周圍有一個數(shù)據(jù)集。因為機器學習系統(tǒng)喜歡數(shù)據(jù)，所以可以輕松地替換這種工作。一旦有了數(shù)據(jù)，就可以創(chuàng)建一個可重復的模式。

對于沒有可重復模式的事情，我們總是要有工作要做。當涉及到其他人沒有想到的原創(chuàng)事物或個人觀點時，AI對此不利。至少現(xiàn)在。AI真的可以令人信服地欺騙人類嗎？

您知道流行廣播電臺在早上的談話中是如何做到這一點的，這表明他們會召集一些隨機的人，并假裝他們是客戶服務代表或只是為了嚇跑他們的人？那是一個人在欺騙另一個人?；蛘?，當我們使用AI時，可以創(chuàng)建一個人的臉部圖像，看起來像該人的臉部。因此，人類可以假裝自己是別人，而機器也可以做到。問題是機器可以大規(guī)模地做到這一點。

我寫《如何說話的機器》的原因是為了證明音階不僅僅是兩三個可重復的東西。機器可以做的事情數(shù)不勝數(shù)，因為它們永遠不會累。因此，一個人的無線電廣播中的惡作劇叫了一個人的房子，并假裝取消酒店參加他們的婚禮……真是有趣。但是，如果全世界每個人都被機器人假冒給電話，那很令人擔憂。

令人奇怪的是，大衛(wèi)·鮑伊（David Bowie）在1999年接受英國廣播公司（BBC）采訪時曾預言到這一點，盡管他指的是當時剛剛成立的互聯(lián)網(wǎng)。他說：“好吧，這將改變藝術家與觀眾和唱片公司之間的關系?！?他列出了這將是多么驚人和恐怖。英國廣播公司（BBC）分析師說：“哦，這只是一種工具，不是嗎？” 然后鮑伊說：“不，不，不。不僅如此。這是一種外星生命形式?！?/p>

您可以將AI視為另一種外星生命形式。如果您了解它，那么它可以為您做一些令人驚奇的事情。它也會做有害的事情，并且顯然會帶來后果。說到有害的后果無人駕駛汽車真的可以變成殺人車嗎？

奇怪的是，過去的AI不是現(xiàn)在的AI。一切都在2012年發(fā)生了變化。雖然AI過去一直是關于編寫規(guī)則的，但AI現(xiàn)在是在向它提供數(shù)據(jù)并使其能夠識別模式。新AI的問題是沒有可供讀取的程序。您所能做的就是分析已編程的數(shù)據(jù)。因此，如果您使用各種數(shù)據(jù)針對不同的駕駛行為創(chuàng)建自動駕駛汽車，并且出于某種原因將殺人駕駛員的數(shù)據(jù)填充到自動駕駛汽車中，則它將繼承該行為。

我一直在思考同理心，以及它對人工智能的重要性。但是，移情需要與責任感相結合。我的意思是，我會為某人感到難過，但是如果我不對解決問題負責任，那真的重要嗎？因此，問題是：如果我們創(chuàng)造人為的情感，我們可以進行問責制編程嗎？類似于感覺系統(tǒng)的系統(tǒng)基本上是我們已經(jīng)饋入其中的已知行為的混合物。因此，如果系統(tǒng)做錯了什么，那實際上是我們的錯，因為我們使用該行為對其進行了編程。

是否有可能在不自行承擔的情況下構建AI？無論您編寫算法還是僅輸入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集都將包含過去行為的偏差。如果編寫程序，它將包括工程師的偏見。在編寫程序時，我們會包含諸如“如果X，則執(zhí)行Y”之類的語句。這樣寫，就很容易看到您正在編程到系統(tǒng)中的任何偏差。

例如，我們可以在法律中看到它。法律是與社會編程語言最接近的事物，而且我們知道，法律內(nèi)置了許多偏見。所有人造的東西都有偏差。機器看起來好像在喚起純邏輯，但事實是我們制造了它們。這就是為什么我們必須要小心。隨著機器的發(fā)展和更多地依賴從數(shù)據(jù)集學習（相對于硬編碼編程），我們必須確保在考慮數(shù)據(jù)并提供數(shù)據(jù)時主動考慮并糾正偏差。

像機器一樣思考真的可以幫助人類解決當今最棘手的問題嗎？計算思維具有四種風格，其中之一就是分解。正如我在“?如何講機器”中所談到的那樣，計算機具有永遠循環(huán)瀏覽某個功能或任務的能力，而不會感到疲勞。此外，他們會記錄詳細的結果。

因此，對于人類來說，這里的收獲是將一個棘手的問題分解為較小的部分。您是否可以嘗試一遍又一遍的局部解決方案，每次都進行一點迭代，直到找到正確的解決方案？如果一次模擬隔離和更改一個變量怎么辦？看到波紋效應有助于弄清所有部件之間的相互關系。模仿計算思維可以對建模生活系統(tǒng)大有幫助。它打開了可能性的整個宇宙。
? ? ? （責任編輯：fqj）