作者:Sabine Hossenfelder

编译:Mika

CDA数据分析师出品

 

导读:人工智能和人类智能究竟有何不同之处呢?在本文中Sabine Hossenfelder 就从十个方面分析了这两者间的不同。

 

今天我想讲讲人工智能有何智能之处。

 

当然显而易见的是,人的大脑是有温度且不确定的,而计算机不是。但是更重要的是,人类智能和人工智能之间存在结构性差异。这我将在之后讲到。

 

在我们开始之前,我要简单的讲讲"人工智能"指的是什么。

 

 

以下是文字版本:

 

 

 

如今所谓的"人工智能"其实是通过神经网络实现的。

 

神经网络是一种计算机算法,用来模拟人脑的特定功能。当中包含虚拟的"神经元" 这些神经元排列在"层"中,并且互相连接。神经元传递信息从而进行计算。就像人脑中的神经元传递信息,并进行计算一样。

 

在神经网络中,神经元只是代码中的数字,通常它们的值在0到1之间。神经元之间的连接也有与之相关的数字,它们被称为"权重"。这些权重告诉你,来自其中一层的信息对下一层有多大的影响。神经元的值以及连接的权重本质上是网络中的自由参数。

 

通过训练神经网络,你想找到那些使某个函数最小化的参数值,这称为"损失函数"。这是神经网络要解决的优化问题。

 

在优化中,神经网络的魔力是通过所谓的反向传播实现的。反向传播是指,如果神经网络给出的结果不是特别好,你可以回溯并改变神经元的权重和连接。神经网络就是这样从错误中"学习"。

 

说到这里,下面让我们进入人工智能和人类智能之间的关键区别。

 

01 

形式和功能

  

 

神经网络是运行在计算机上的软件,人工智能的"神经元"没有物理实体。它们以位数和字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上,它们的物理结构和真正的神经元一点也不像。相反,在人脑中形式和功能是同时存在的。

 

02

 

 大小

  

 

人类大脑大约有1000亿个神经元,目前的神经网络通常有几百个左右。

 

03

 

 连接

  

 

在神经网络中,每一层通常与上一层和下一层完全连接。但人脑并没有所谓的层,相反,它依赖于许多预定义的结构。并不是人类大脑的所有区域都是同样连接的,区域是专门用于特定目的的。

 

04

 

 能量消耗

  

 

人脑在能量消耗方面,比现存的任何人工智能都更为节能。人脑大约耗费20瓦能量,这与现在标准笔记本电脑耗费的差不多。但有了这些能量,大脑处理的神经元数量多一百万倍。

      

05

 

 体系

  

 

在神经网络中,这些层是整齐有序的一个接一个地处理。而另一方面,人脑会进行很多并行处理,没有任何特定的顺序。

 

06

 

 激活状态

  

 

在人脑中,神经元要么是激活状态,要么非激活状态。在神经网络中,激活是由连续值模拟的。因此人造神经元可以平稳地从上到下运行,这是人脑做不到的。

 

07

 

 速度

  

 

人类的大脑比任何人工智能系统都要慢得多。一台标准计算机每秒执行大约100亿次操作。另一方面,人的神经元激活频率为每秒最多一千次。

          

08

 

 学习方式

  

 

神经网络通过输出来学习。如果根据损失函数,这个输出是低性能的。然后,网络通过改变神经元的权重和它们之间的连接做出反应。没有人知道人类学习的细节,但肯定不是这样的。

 

09

 

 结构

  

 

神经网络每次都是从零开始的。而人脑呢? 很多结构已经连接到它的连接处,而且利用的模型,这在进化过程中被证明是有用的。

        

10

 

 精度

  

 

人脑的干扰因素更多,而且不如计算机上运行的神经网络精确。这意味着大脑基本上不能运行与神经网络相同的学习机制,它可能使用完全不同的机制。

 

这些差异的结果是,如今的人工智能需要大量的训练,需要大量精心准备的数据。这与人脑的运行方式是很不一样的。

 

 

局限性

 

神经网络不会建立世界中模型,相反它们会学习对模式进行分类。这种模式识别只需要很小的变化就会失败。

     

一个著名的例子是,你给图片添加少量影响因素,这些因素小到肉眼无法识别。但人工智能系统可能会被骗,错认为物品A认为是物品B。

 

目前,神经网络也不善于从它们所学习的情况推广到另一种情况。

 

它们的成功很大程度上取决于定义正确的"损失函数"。如果你没有谨慎思考损失函数,你最终会优化你不想要的东西。比如本被训练以恒定的高速行驶的自动驾驶汽车,很可能变成只会原地旋转。

 

但是神经网络擅长于一些内容。比如对图像进行分类,或者推断出没有明显趋势的数据。

 

 

结语

 

也许人工智能的意义就在于不让它与人类智能太相似。

       

毕竟,我们拥有的最有用的机器,比如汽车或飞机,它们之所以有用正是因为没有模仿人类。相反,我们需要创造专门处理人类不擅长任务的机器。

文章来源: CDA数据分析师

原文链接: https://www.cda.cn/

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