微专栏  永不夺权成将军

 

本文是软件IC圈原创文章,原文刊载于“软件IC网”,转载请注明作者“软件IC圈”赵刚:现任京东研发体系集...



本文是软件IC圈原创文章,原文刊载于“软件IC网”,转载请注明作者“软件IC圈”



赵 刚:现任京东研发体系集团架构部总监。

得益于十多年的计算机仿真研究,提出基于互联网的仿真技术应用平台概念——生活仿真平台,虚拟试衣是该平台的一部分。

曾担任作为中国版“第二人生”(second life)Hipihi的技术负责人,在3D互联网、虚拟仿真技术领域造诣匪浅。



人工智能是什么?有人这么定义:人工智能是计算机科学的一个分支,它试图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式,做出反应的智能机器。


在这人工智能处于风口浪尖的当下,IBM却说他们要做一个比人工智能更加智能的认知计算系统。先来看看IBM对认知计算系统所下的定义:认知计算系统能够学习并与人类自然地交流,以扩展人类或机器可亲自执行的操作,通过洞察大数据的复杂性,它们可以帮助人类专家制定更有效的决策。

 从这个晦涩的定义中,我们可以看出几个关键点:

该系统具有学习能力;

该系统可以自然地与人类交流;

该系统和大数据相关;

该系统用于帮助人类专家决策。

  从前面的几个关键点来看,认知计算和人工智能几乎完全一致,人工智能的几个关键点也是大数据,神经网络深度学习,自然语言交流等。那么,认知计算和人工智能的不同点究竟在哪里?

认知计算的最后一个关键点,是认知计算的目标:帮助人类专家决策。

而人工智能的目标是制造出具有类似人类智能的设备。听上去,认知计算是要比人工智能更加智能一些,因为前者是要做人类专家的“助理”,要能帮到人类专家,后者是要做一个普通人类,达到普通人类的智力水平就可以了。

我们可以来想象一下使用场景:专家A同时拥有一个人工智能机器人小张和具有认知计算系统小李,现在专家A要开始工作了,工作之前专家A想喝杯咖啡,于是他对人工智能机器人说:“小张,给我弄杯咖啡来!”机器人小张手脚麻利地冲好咖啡送到专家A手中。专家A满意地喝完咖啡,开始工作,今天他要写一份关于大气污染方面的报告,并拟定治理的可行性方案。于是他对认知计算系统说:“小李,帮我查阅一下全世界过去100年间的大气污染报告,典型事件,分析一下原因,总结一下规律,2分钟后给我结果。”认知计算系统开始迅速通过互联网查阅数据,并发挥出长期学习训练的高级智能,给专家A列出了详尽的,结论性的数据,并给出了推荐方案1,2,3。专家A看了处理结果后,根据自己经验选择了方案2。

IBM对认知计算系统的要求,是它必须能够不断地接触海量数据,不断地自我学习、自我进化,变得越来越聪明。比人类要聪明很多,能够成为人类专家的得力助手,这就是“认知” 意义所在。但最终决策权,仍然掌握在人类专家手中,认知计算系统扮演的,只能是“军师”的角色,永远不能夺权成为“将军”。

如果机器人可以联网,认知计算系统就有可能入侵机器人系统,间接地获得执行能力。比人类聪明得多的认知计算系统,仍然可以威胁到人类,也许以后的机器人是不能联网的。
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