人工智能的十大挑战,我们逃避得了吗?

jiudao

2018-03-13    浏览量:5

人工智能正在改变世界,而关键是人类应该如何塑造人工智能。我们在“热”推进的同时,必须进行“冷”思考。下面我们来简单地探讨下智能化社会有可能带来的十大挑战。



挑战之一:

如何重构概念框架,丰富现有的概念工具箱。


21世纪以来,随着大数据、云计算等技术的发展,以深度学习为基础的联结主义范式得到快速发展。这种范式在观念上把计算机看成是类人脑,在方法上求助于统计学,通过模拟神经网络的联结机制,赋予计算机能够基于大样本数据进行自主学习的能力,来体现智能。


人工智能发展的这种范式转换,不仅揭示了人类体验世界、与世界互动,以及在理解世界并赋予其意义上,使世界语义化的新方式,而且正在全方位地改变着过去习以为常的一切架构


智能机器在学习过程中表现出的不确定性,以及人工智能所带来的世界的瞬息万变,要求我们重构现有的规则与概念。


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挑战之二:

人工智能是由大数据来驱动的,如何理解数据之间的相关性所体现出的预测或决策作用,是人类面临的思维方式的挑战。


大数据具有体量大、类型多、结构杂、变化快等基本特征。然而,当数据成为我们认识世界的界面时,我们已经无意识地把获取信息的方式,交给了搜索引擎。在搜索算法的引导下,我们的思维方式也就相应地从重视寻找数据背景的原因,转向了如何运用数据本身。


随着数据实时功能的不断增强和推荐引擎技术的不断发展,人与数据环境之间的适应关系也发生了倒转:不是人来适应数字环境,而是数字环境来适应人。


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挑战之三:

在一个全景式的智能化社会里,如何重新界定隐私和保护隐私,如何进行全球网络治理,是人类面临的新的伦理、法律和社会挑战。


当人类生存的物质世界成为智能化的世界时,常态化的在线生活使人具有了另外一种身份:数字身份或电子身份。


在网络上,即使是私人空间或私人活动,也成为对公共空间或公开活动的一种重要延伸。过去属于私人的信息或国家机密,现在会在不被知情的情况下,被复制和传播,甚至被盗用;另一方面,编码逻辑的活动越来越标准化和碎片化,自动算法系统作为新的认知层面,建构了个人的电子档案,增加了社会现象的不透明性和人的透明性


一旦技术不足以保证匿名性,人的隐私权就将丧失,传统隐私观受到巨大挑战。


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挑战之四:

随着人的网络痕迹不断留存,应该如何对待很有可能出现的数字人,是人类面临的对现有生命观的挑战。


物联网创造了把人、物和世界或自然界联系起来的网格,智能化技术的发展又进一步使得数据、信息和知识,还有思想和行为痕迹,成为永存的。这已经为数字人的出现创造了条件。


数字人不仅能永生,而且更重要的是,它能够模仿出之前只有生命才具有的许多特性。这就对传统的生命观提出了挑战,并带来了许多需要重新思考的问题。


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挑战之五:

增强现实技术、生物工程技术以及量子计算的发展,应该如何对待有可能出现的生化电子人,是人类面临的关于身体观的挑战。


在智能化的社会里,当芯片技术、生物工程技术和量子算法等整合起来时,将会出现名目繁多的增强型技术,比如生物芯片。那么,我们应该如何规范这些器件的使用范围呢?当人体的主要功能性器官有可能被全部替换时,这个人还是原来的那个人吗?


当技术发展到人的主要器官可以被替换时,就可能出现生化电子人,那么,生化电子人仍然是人吗?我们如何划定人类和非人类之间的界线?


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挑战之六:

人的数字化生存,有可能使得理性—自主的、与身体无关的自我意识,被第三空间中的社会—关系的、与身体相关的自我意识取而代之,这是人类面临的重构自我概念的挑战。


人的网络化生活一方面使人类从信息匮乏的时代,转变为信息过剩的时代,另一方面又把人类带到一个信息混杂、难辨真伪的时代。


关系自我之所以强调在与他者的交流互动中来彰显自己,是因为人不仅是目标的追求者,也是意义的塑造者,人与人之间的彼此互动也会产生新的意义和新的可供性。因此,如何重塑社会—关系自我,成为我们面临的关于自我概念的挑战


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挑战之七:

人工智能向各行各业的全面渗透,使人类有可能摆脱就业压力,获得时间上的自由。然而,如何利用充足的自由支配时间,却成为人类面临的比为生存而斗争还要严峻和尖锐的挑战。


随着人工智能的发展,许多工作很可能都由机器人所替代,到那时,有望从繁重的体力劳动与脑力劳动的束缚中完全解放出来的人类,应该如何重新调整乃至放弃世世代代传承下来的以劳取酬的习惯和本能的问题,以及人类如何面对改造自己基因的问题,就成为至关重要的问题。


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挑战之八:

如何在智能技术的研发中,把人类的核心价值置入到设计过程之中,使人工智能有助于塑造人的意义,是人类面临的关于技术观的挑战。


从总体上讲,人类创造技术人造物,在主观上,虽然不是为了改变人,而是为了满足人的需求,但在客观上,却反过来又在无形中重塑了人,也就是说,人在使用技术的同时,也被技术所改变


当代人已经生活在人造物的世界中,无法离开技术而生存,而是应该讨论如何在智能技术的研发中把人类的核心价值置入到设计过程,如何发展与人工智能的良性互动,如何树立一种嵌入伦理责任的技术观等问题。


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挑战之九:

如何对待有软件机器人参与的分布式认知,是人类面临的对传统科学认识论的挑战。


网络化、数字化与智能化的结合,既是平台,也是资源。它们不仅创设了无限的发展空间,具备了很多可供开发的功能,而且为我们提供了观察世界的界面。


问题在于,当搜索结果引导了人类的认知趋向并成为人类认知的一个组成部分时,人类的认知就取决于整个过程中的协同互动


当科学研究的结果也依赖于机器人的工作时,我们的认识论就必须由只关注科学家之间的互动,进一步拓展到关注软件机器人提供的认知部分,形成“分布式认识论”。这是对传统认识论的挑战。


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挑战之十:

当整个人类成为彼此相连的信息有机体,并且与人造物共享一个数字化的信息空间时,认识的责任就必须由人类的能动者和非人类的能动者来共同承担。如何理解这种分布式的认识责任,是人类面临的对传统责任观的挑战。


在我们享受网络便利并厌恶网络问题时,我们的认识系统已经是一个与社会—技术高度纠缠的系统。


举例来说,如今发生车祸,交警会来判则,承责人必是人,此时车只是一个物体。但如果是无人驾驶车发生了事故呢?那么,我们就需要追究这辆车的责任,因为无人驾驶车应该被当作是属于社会—技术—认识高度纠缠的人造物来看待的。


然而,如何解决这样一个把伦理学、本体论和认识论高度纠缠在一起的问题,在现有的规章制度中和交通法规中依然无章可循。因此,从如何重塑社会—技术—认识系统中的问责机制来看,如何确立分布式责任观是我们面临的对传统问责机制的挑战。


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综上所述,智能化社会是由人工智能驱动的社会,是信息文明的高级阶段。这个社会必然会全方位地打破我们习以为常的生活方式、生产方式、思维方式、概念框架乃至当前在现代性基础上形成的方方面面。在我们势不可挡地迈向智能化社会的道路上,面临着有必要重构一切的情况下,也许,摆脱恐惧,迎接挑战,是人类文明无法回避的宿命



人工智能时代不可规避,但我们可以积极接受并让其真正服务于我们自己。锦富技术就顺应时代潮流,积极迎接这一挑战。锦富技术旗下的南通旗云依托高等级数据中心,从事云计算、大数据业务,包括:数据中心基础设施服务(服务器托管、云主机、云备份、云安全等)、大数据服务(视频大数据、互联网大数据等)、云应用增值服务(视频分发、智能应用等)。公司在分布式计算、智能技术等方面具有领先优势,与中国科学院共建国家级大数据实验室,从事大数据技术研发和行业应用:包括大规模数据采集与数据清洗、智能大数据挖掘分析、视频大数据分析与应用等。




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