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智能及未来发展趋势探究

2020-04-17周臻泽陈加洲

电子商务 2020年1期
关键词:极限发展趋势智能

周臻泽 陈加洲

摘要:有关人类的智能,目前还没有学者完全了解和掌握,智能的发生与宇宙的起源、生命的本质和物质的本质共同被纳入自然界的四大奥秘。智能的概念界定是一切智能研究的基础,研究方向不同,对智能的概念理解、理论研究也会存在差别。本文主要是对以往文献中智能在不同学科门类中的含义的进行归纳总结,帮助读者了解什么是智能,并对人类智能特点、发展水平进行了阐述,随后在智能未来发展内容中笔者深入探讨了人类智能发展的极限、互联网与人工智能未来发展的趋势,最后提出人类智能与人工智能要相互协同发展来创造多样性的未来。

关键词:智能;极限;发展趋势

引言

2019年4月7日,人社部、市场监管总局、统计局联合发布13个新职业,其中包含现在流行的人工智能、大数据、云计算和物联网等工程技术人员。2019年4月10日,人类首张黑洞照片的公开证明了爱因斯坦广义相对论的正确性,世界各地的科学家纷纷燃起对爱因斯坦大脑构造的再研究。这个时代,科技对于人类文明发展的影响是空前的,人工智能改变着人类的生活,人才市场开始抢占工程技术人才高地,同时,人们对于自身智能的了解仍然存在疑问。现有的研究多是从人工智能和互联网的角度直接切入,本文从人类智能角度进入,在了解人类自身的智能以及人类智能可能存在的极限基础之上过渡到人工智能,角度新颖,也帮助人们在迫切关注人工智能时了解人类智能。

1、智能是什么

1.1 智能含义

智能,中文中被称为智力、智慧等,英文中用Intelligence来称呼。《现代汉语词典》将智能解释为“人类认识和改造世界的能力”;《韦氏大辞典》对智能的解释为“理解和各种适应性行为的能力”,中国古代的思想家一般都把智与能看做是两个相对独立的概念,“智”是认识客观物质世界,“能”是指人的行为能力。对于现代科学家来说,脑科学家、心理学家、哲学家等都对智能概念有具体研究。生物学中脑科学家对大脑智能进行研究,他们认为人脑是产生人类智能的生理基础,通过观察人类大脑及神经结构来清楚人脑在不同思维活动下脑部区域的活跃兴奋程度,剖析大脑组织神经元的连接和智能产生方式;在心理学范畴内,我国学者通常将智能看做是各种能力的综合,这里的各种能力包括人的注意力、观察力、想象力、记忆力和思维力五类,人的智能作为一种综合能力但以人的思维力为核心;哲学领域也对人的智能的本质进行了深入探讨,学者徐才、郭凤海(1992)认为人类的智能是自然界的物质、能量和信息在人那里所达到的一种新形式的运动,它涉及到人脑、社会与宇宙三者之间的内在演化过程。

1.2 智能发展水平

国内外的研究学者将智能的进化用宇宙智能谱来表示,宇宙智能谱是指宇宙间存在一条智能从低到高进化的智能谱,中国学者钟义信是这样解释的:“想象一个连续的智能水平空间,其中根据不同事物的智能水平将其放入合适的位置,有动、植物,人和机器等等,任何事物都具有智能,只是智能高低不同而已,人类具有最高的智能水平,无生命的物质具有最低智能水平。”而专注于人类智能发展水平来说,人的智能发展与生长阶段密切相关,因为人的智能最主要体现在智力上,而智力的表现往往以思维力为核心,学者蒙建波(2004)将人的智能水平发展阶段划分为六个阶段,从婴儿时期的语言掌握和表达阶段,小学时期的学习认知阶段,初中时期的思维联想阶段,高中时期的思维完善阶段到大学时期的自制和知识自学习阶段,人类的智能在工作和学习中得到不断的提高和发展。

2、智能的未来发展趋势探究

2.1 人类智能发展极限

人类智能的极限到目前为止还没有统一明确的答案,外国的逻辑学家哥德尔未明确给出人类理性的极限,但他认为人类智能的进化就是逻辑的进化,人的智能就是去认知。纵观整个科学发展史,人类总是在不断突破认知边界,人类智能的极限不是绝对静止的,而是随着人类发展阶段的不同,极限也有所不同,它是一个动态的过程。国内学者王飓安(1995)从数理逻辑角度去对人类智能极限做出解释,他认为人类的智能是从社会实践中产生的,人类智能从实践、认识、再实践和再认识中不断提高,循环不断逼至极限;魏金河(2007)认为人的智能是在生理基础与外部环境共同作用下产生,人类对于自身和外界事物规律的认识能力以及创造能力是无穷无尽的,人类智能不存在上限。物理学家和数学家则从量子光学和计算机的角度去解释人类的智能极限,外国学者诺尔蒂认为人类智能的致命缺点是受人类理解速度的影响,单单从视觉传感上来说,人类每秒理解的平均信息量只有入眼信息量的28万分之一,他认为人类智能极限实质上是受人类生理极限的限制;外国学者Douglas Fox(2011)认为人类智能发展已经接近演化的极限,各种研究表明可以使人类变得更加聪明的细微变化大多数都会受到物理定律的限制,举例来说,人脑容量的增加能够明显影响人脑神经元的数量进而增加人的智力,但是这也会使大脑处于超耗能状态,脑神经线路会受限于热力学定律。笔者认为,逻辑学家认为人的认知能力是无穷无尽的,所以人的智能也应该是无上限的,这是“软极限”;实际上人类智能受到人类生理“硬极限”的限制,譬如快速的视频讀入、音频抓取等,人类听觉只能抓取频率在20赫兹~20000赫兹的音频,超出人类摄入信息极限的部分是人类智能所不能及的,这些可能需要人工智能的帮助。

2.2 互联网与人工智能未来发展趋势

互联网、大数据、人工智能是新一代信息技术的代表,互联网是大数据与人工智能诞生和发展的基础平台,大数据又是人工智能进化的源泉。最初的互联网发展是用来实现人人的信息连接、物联网的搭建等,是一个信息网络化的过程。互联网发展的下半阶段,结构完整、全面化和系统化的网络连接已经逐渐成型,并且开始往纵深发展,大数据基础之上出现人工智能。互联网与人工智能之间的不断交融促使互联网智能化不断提升,世界逐步迈入互联网人工智能时代,随着互联网覆盖范围和发展空间不断延伸,人工智能的发展产物正在不断渗入到人们的日常生活并为人类带来便捷、新颖的体验,比如可穿戴设备、无人驾驶汽车、虚拟现实等等,人工智能已经成为引领世界科技发展的新热潮。现今互联网智能化的发展使得互联网功能结构与人脑高度相似,互联网云脑开始形成:以物联网为代表的互联网大脑的感觉神经末梢,以云计算为代表的互联网大脑的中枢神经系统,以无人机、智能驾驶等为代表的互联网大脑的运动神经系统,以虚拟现实等为代表的互联网大脑的视觉神经系统等等,人工智能正在再塑互联网。

虽然目前使用的人工智能技术多种多样,但是仍处于初等智能、浅层应用的阶段,并未真正达到各个产业领域全部打通的程度。一方面,人工智能一直受制于没有足够多的数据进行验证和训练。依托于互联网应用的深入发展,人类社会进入大数据时代,数据量并不是限制人工智能发展的主要原因,数据无法共享,“数据壁垒”的存在成为了主要的制约因素。目前很多部门单位声称的大数据并不是真正的大数据,其拥有掌握的数据并不是全集的,各单位内部掌握着不同的信息数据,但囿于数据共享后利益不能共享、单位隐私和安全受到损害等问题不愿公开数据,各自中心化数据的结果是形成独立的信息孤岛,数据种类单一且价值密度低,难以接近真正的大数据源;另一方面,目前行业内多数人工智能狂热者多着重于AI的应用场景而非核心的技术领域,人工智能发展的核心因素除了数据之外,还包括算法和算力,算法和算力属于超尖端技术,每次突破难度极大。基于人工智能算法模型的数据处理量依旧在不断扩大,人工智能的算法技术多是采用传统的分布式计算结构,关键技术还需要寻求创新和突破,来解决日益增长的数据负荷。其次,算法程序的进步往往建立在以云计算为核心的强大计算平台之上,随着人工智能应用对算力要求越来越高,以云计算技术应用为代表的计算2.0时代正在朝以人工智能为核心的计算3.0时代转变。

长期来看,人工智能的发展任重而道远。第一,区块链技术能否打破“数据壁垒”、解决信任危机,最终实现数据共享流通,帮助各个领域、行业合作研发出更加综合全面的人工智能产品。第二,人工智能在过去几年只是在部分传统领域小试牛刀,人工智能的“落地”问题仍然是未来发展的核心,人工智能将如何更好的给实体产业赋能,帮助各个企业寻找在商业上可规模应用的方案将是一大挑战。第三,人工智能关键技术的研发和突破离不开顶级AI专家的努力,根据《2019年全球AI人才报告发布:AI专家仅3.6万》可知,AI专家已经到了供不应求、极其稀缺的地步,未来全球化AI专业人才的培养将是无法回避的重大问题。第四,不少学者对于未来的人工智能发展持有威胁论的看法,未来能否研发出具有自主学习和生物特性的超级人工智能?以及從伦理上来说,当人工智能足够发达,人类智能与人工智能界限模糊的时候,又该如何平衡两者关系?这些可能都是未来需要思考的问题。

3、启示

人类智能和机器智能各有优势和短板。一方面,人类拥有意识和丰富的情感,人工智能尚不具备这类生理特性,其计算方法不包含人类的价值判断;另一方面,情感和心理活动会对人类智能产生一些负面影响,人的“认知偏差”和“心理暗示”是最典型的例子。从上世纪50年代首次提出人工智能的概念开始,图灵也预测过未来的人工智能将会达到人类智能的水平,甚至将迎来超越人类智能进化的奇点。从谷歌研发的人工智能AlphaGo完胜人类围棋高手李世石开始,人类似乎越来越期待图灵奇点的到来,人类智能和人工智能碰撞火药味越来越浓。未来很难预测人工智能是否会拥有自主意识超越人类成为“超级智能”,但是能肯定的是,人工智能的飞速发展是人类智能的延续,人工智能在技术方面能够弥补人类智能的不足且为人类服务,两种智能需要相互协同为人类创造更多的有利因素来发展多样性的未来。

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作者简介:

周臻泽,贵州大学管理学院硕士研究生,研究方向为组织管理与人力资源管理;

陈加洲,博士,贵州大学管理学院教授,研究方向为组织管理与人力资源管理。

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