50年内实现超人工智能?至少谷歌专家是这么认为的

 

我们在人工智能的发展路线图中处于什么阶段?什么时候会出现像人类一样厉害的人工智能,还有超过人类智能总和的超人工智能?...





谷歌无人车看到的世界

我们现在在哪儿

我们所说的人工智能,是一个广义定义。大部分专家认为,人工智能发展有三个水准:专注于一个领域的弱人工智能(比如谷歌搜索、字幕大师),与人类智力匹敌的人工智能(有能力推理、计划、解决问题、抽象思维、自我学习等),以及比人类聪明千万倍的超人工智能而现在,我们还只处于弱人工智能时代。

每一次弱人工智能的创新进步,都在往强人工智能和超人工智能更近一步。

强人工智能面临的挑战

一些对我们来说很简单的事情,对计算机而言其实非常复杂。

一个有趣的例子:



图A:你和计算机都能知道,这是一个由两种颜色构成的长方形。

图B:你能轻松描述出各种模糊和透明的圆柱体、长板和3D转角,可以自己脑补,理解图片想表现的更深层的东西,但是计算机不能。计算机会回答:这儿有各种二维形状和灰度。

图C:电脑只能看到二维的黑白灰混合物。要达到人类级别的智能,电脑得理解面部表情之间的微妙区别,愉快、轻松和满足之间的区别。

如何实现强人工智能

要达到人类大脑的智能水平,AI首先需要达到人类大脑的计算容量。根据摩尔定律的估计,计算机硬件进步会以惊人的速度指数发展。但是,比开发硬件更难的是软件——没人真正知道如何让机器更加聪明,它既不能分辨猫和狗,也不能评论好和坏。如果真要归类,有三种策略最为常见。



1、 向大脑学习。

最简单粗暴的办法就是抄袭大脑,按照大脑结构设计计算机架构。人工神经网络就是一个例子。更极端的方式是模拟整个大脑,不过截止现在,我们只能模拟一毫米厚大小的大脑,大约有302个完整神经元。然而,大脑有八百六十亿个神经元,由几万亿个神经突触连接。

2、 让计算机学会进化。

即便我们模拟出了大脑也不一定成功,也许最好还是以建造机器的方式建造机器。被称为“遗传算法”的方法是,让一群电脑一起完成任务,成功的电脑们互相“结合”,不成功的电脑们则被淘汰。

3、 让计算机自由处理……

这种办法最简单,也最惊悚。我们先建造一个元祖计算机,只有两个功能:研究AI,和给自己写代码。我们教计算机成为计算机科学家,自己进化成长。这被认为是我们最有希望的一条路径。但这就像一个婴儿的自我成长,他未来的模样我们无法预计。

强人工智能何时到来



根据摩尔定律,计算机处理能力每18个月翻倍。如果以这个速度来看,也许我们很长一段时间并不会有特别感觉。但是可以非常现实地说,总会有某一个时间点,我们将实现强人工智能(AGI)——到达人脑级别智能的计算机。那时,不论是单体的速度、记忆、运行,还是集体的团队合作,人工智能都将比人类更有优势。

强人工智能时间表

2013年,曾有一个对几百名人工智能专家进行的问卷调查,其中比较现实的预测是,认为我们可能在25年后实现强人工智能。而最保守的回答表示,如果你现在是青少年,那么90%的可能性强人工智能会在你的有生之年实现。

乐观预计年份(10%可能性):2022年;
现实预计年份(50%可能性):2040年;
保险猜测年份(90%可能性):2075年。

超人工智能时间表

他们同时还询问了这些专家,他们对超人工智能时间点的判断。结果那些位于AI领域中心的专家们认为最现实的预测是,超人工智能会在实现强人工智能的2040年,加上转化到超人工智能的20年,大概在2060年超人工智能将会到来。
2年内实现AGI-ASI转化:10%可能性;
30年内实现AGI-ASI转化:75%可能性。




当然了,以上的数据都是猜测,且只代表AI专家圈中的部分观点,但是这个时间点,2060年,普遍认为对于超人工智能来说是一个非常合理的预测时间。也就是,距今45年。
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