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人工智能:功能定义类型,会不会更加准确

2019-08-08 阅读888次

  当有人让你解释不同类型的人工智能系统时,你必须根据它们的功能进行分类。密歇根州立大学 Arend Hintze 将人工智能分为以下几种类型:单一反应型、有限记忆型、具有心智型以及自我意识型。

人工智能:功能定义类型,会不会更加准确

  单一反应型(Reactive Machine AI)

  这种类型的人工智能是最基本的人工智能系统,它仅基于当前数据运行的机器,只考虑当前情况。也就是说,反应型机器只能进行反应,它既没有记忆能力,也无法利用过去的经验来制定现在的决策。

  反应型机器的一个典型例子就是著名的 IBM 国际象棋程序 Deep Blue)。1997 年 5 月,它以 3.5:2.5 的战绩击败了世界冠军 Garry Kasparov,成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的计算机系统。

  Deep Blue 看似拥有人的智慧,实际上,它只关注棋盘上的现状,并在可能的走法中作出决策。除了遵守重复棋局不能连续出现三次的规定外,和经验丰富的人类不同,它对过去并没有任何概念。

  目前的人工智能,要么对世界没有概念,要么只对其执行的特定任务有极其有限、具体的概念。Deep Blue 的创新之处在于,它放弃了拓宽计算机可能考虑的棋路范围的这种思路。相反,开发人员找到了一种方法,让它缩小自己的“视角”,根据它对某些走法的结果进行评估,停止追求一些可能的走法。类似地,AlphaGo 也无法评估所有的走法,但它采用了比 Deep Blue 更为复杂的方法:使用神经网络来评估棋局的走势。

  这种类型的人工智能无法在专业领域之外发挥作用,而且容易被愚弄。它们无法通过交互的方式成为世界的组成部分。很显然,它们只是最基本的人工智能系统,并不符合我们对人工智能系统的未来预期,即能够与人类展开真正的互动,甚至对周围的环境作出真实的反应。

  有限记忆型(Limited Memory AI)

  有限的记忆,顾名思义,指人工智能可以通过研究以往的数据作出明智的决策。这种类型的人工智能具有短暂或临时的记忆,可以用来存储过去的经验并评估未来的行为。

  自动驾驶汽车就是这种类型的人工智能,它利用最近收集的数据作出即时决定。例如,使用传感器识别过马路的行人、陡峭的道路以及交通信号等,从而作出更好的驾驶决策,这有助于防止交通事故的发生。

  然而,自动驾驶汽车的历史信息存在的时间很短暂,无法像经验丰富的人类驾驶员那样将其存储在“经验库”中。这种类型的人工智能,并不能构建全面的“表现”(representations),它并不能记住自己的经验,并学会如何应对新的情况。

  具有心智型(Theory Of Mind AI)

  心智理论,心理学术语,是人类能够理解自身及周围人的心理状态的能力。这一理论来源于哲学,进入心理学领域后,慢慢成为认知心理学与神经心理学的研究重心之一。心智理论是人类社会形成的关键,通过这一理论,人们可以更好地理解社交、互动的内在动力。试想,如果人类不能理解彼此的动机和意图,那么,相互间的沟通、合作就会变得异常困难,甚至毫无可能。

  这种类型的人工智能较前两种更为先进,它在心理学中扮演着重要的角色,主要体现在对机器“情商”的开发上。

  如果人工智能系统真的能够与人类并肩行走,它们就必须能够明白,每个人都有思想和感受,理解人类预期,并由此调整自身行为,这正是我们目前的人工智能与未来的人工智能之间的重要差异。

  自我意识型(Self-aware AI)

  这是人工智能发展的最后一步:构建一套能够形成自我表征的系统。像 Elon Musk 和 Stephen Hawkings 这样的天才一直警告我们警惕人工智能的进化。让我们祈祷,我们永远不会达到这种人工智能的状态。因为,在这种状态下,机器将拥有自己的意识,它能够意识到自我,知道自己的内部状态,还可以预测他人的感受。当前,具有自我意识的人工智能离我们还有很远的距离。然而在未来,到达超人工智能的阶段仍存在可能。


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