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人工智能的发展与道德的交叉

发布：山东IT培训
来源：互联网
时间：2018-01-26 18:03

    人工智能做出符合伦理的决策的能力是全世界辩论的热门话题。在讨论自动驾驶汽车的未来时，这个问题特别普遍，但是它包含了类似于“刀锋战士”这样的科幻电影所描绘的道德难题。
    这些高层次的辩论主要是关于一个距今还有几年的未来，但人工智能已经成为我们生活的一部分。想想Siri,亚马逊的Alexa,以及许多智能手机上的照片分类功能。像这些技术的普及已经影响了人们对机器智能的看法。在最近的一项调查中，61%的受访者表示社会将会因增加自动化和人工智能而变得“更好”或“更好”.
    但要获得真正的人性化的智能需要时间。科学必须同时考虑创造智能机器的意义 - 可能涉及到机器人权利的水平和意识的本质。
    随着人工智能创新不断向前推进，围绕技术发展的伦理道路将会变得非常重要。
    分布式计算使机器人更接近人类
    复杂的人工智能主题很难理解，但辩论不会等待。目前正在开发许多类似Blade Runner中所见的复制品所需的技术。机器学习是AI的一个子集，已经让早期的机器人能够通过触摸和语言与人类进行交互。这些能力对模仿人类行为至关重要。自然语言处理也得到了改善，使得一些机器人能够响应复杂的语音命令，并识别多个扬声器，即使在嘈杂的房间中间也是如此。
    然而，为了达到新的水平，人工智能将需要超越当今的技术，设备的智能还相对不成熟，并提供更先进的处理。这种处理将需要重大的工程进步，特别是围绕高效的计算能力，数据存储和独立于云（复制品不能依赖互联网连接思考）。面临的挑战是使机器能够“亲密学习”,这与人类如何从经验中学习相似。

它从分布式计算的思想开始。 AI算法主要运行在庞大的数据中心。例如，一个聪明的扬声器可能会识别关键字并唤醒，真正的脑力劳动发生在距离数千英里的数据中心。将来，随着研究人员加强AI算法在设备上本地运行的能力，这将会发生改变。离散式学习加速器可以在必要时支持这些算法，使机器具有独立思考和学习能力的新水平，并使其在互联网上的任何中断变得更有弹性。这也意味着一台机器可能不需要与云共享敏感信息。

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    许多科技公司都相信这一愿景，并正在推动设备的机器学习能力，以便有一天能够在所有设备上实现高级智能，从微型传感器到超级计算机。这是一种分布式人工智能计算，这个过程与人脑中发现的过程类似，基于超高效计算，已经形成了独立的认知能力。虽然人类大脑的效率仍然比现在的任何芯片高出数万倍，但是我们可以看到人工智能是如何跟随进化路径进入紧密学习状态的。
    在最近的进展中，研究人员已经应用分布式计算概念来创建双向脑计算接口（BBCI） - 计算机芯片网络，其目标是植入人脑。这个过程的目的是帮助改善患有神经系统疾病或脑损伤的人的大脑功能。但是这项技术也对先进的人工智能有影响。
    和人脑一样，分布式网络中的每个节点都可以存储和消耗自己的能量。这些迷你电脑可以运行从环境中提取的电磁辐射 - 就像手机和Wi-Fi信号一样。由于计算能力强大，采用小型自充电封装，理论上讲，分布式计算网络可以执行高级人工智能处理，而不依赖庞大的电池组或远程服务器场。
    机器通过编程学习道德
    分布式计算的出现有一天会导致人工智能与人类智能的比较。但是，我们如何确保现实生活中的复制者有复杂的决策和道德推理，他们需要在具有挑战性的现实环境中安全地与人类交互？
    利物浦大学的博士后研究员路易斯·丹尼斯（Louise Dennis）看到了一条路。对于她来说，所有这些都是关于对AI进行编程，其价值要足够严格，以确保人身安全，但却足够灵活，以适应复杂的情况，有时也会相互矛盾的道德原则。
    虽然我们远没有处理复制品的选择如刀锋在2049年那样复杂，但人工智能伦理学家们已经在努力解决一些棘手的问题。
    举个例子，英国围绕无人驾驶飞机的规定进行辩论。丹尼斯小组建议，公司计划自动化飞机遵循民航局的空中规则。但民航局有一个担忧。虽然民航局训练飞行员遵守规则，但是当有必要维护人的生命的时候，他们也会被打断。编程一个机器人知道什么时候遵守规则，什么时候打破这些规则并不是一件容易的事情。
    让事情变得更加复杂，价值观并不普遍。我们的许多道德优先事项取决于我们的社区。人工智能伦理必须具有一定的价值，而且不能与其他人商量，以使机器像人一样运作。
    人工智能决策中的错误是不可避免的，其中一些会有后果。丹尼斯说，尽管如此，AI承诺会提高安全性，我们最终必须决定什么是可接受的风险水平。
    “这永远不会是完美的，”丹尼斯说。 “我认为这只是人们决定什么是尽职调查并接受事故将会发生的问题。”
    对AI起义的恐惧被夸大了
    大众文化充斥着对人类的技术创新的警示，总会有反对者想把精灵留在瓶子里。但是为时已晚。我们中的很多人已经在我们的日常生活中与人工智能进行交互，而且这种融合无疑将变得更加稳固。但是像丹尼斯这样的专家在复制革命中并没有失眠。事实上，她认为这样的担忧往往会让人们分散注意力不集中在这个时候提出的问题。
    丹尼斯说：“我们应该停止担心机器人是一种存在的威胁，并开始担心社会将如何适应信息革命，这很可能是相当具有破坏性的。

发展能够做出道德决策的机器人将是这一适应过程的关键部分。虽然分布式计算可能使现实生活中的K成为可能，但未来的复制者不可能追捕人类。而且，如果人工智能领域的进步速度与人工智能本身一样快，那么未来的机器似乎可能会被设计和设计成为我们人类制定规则的复杂而又道德的决定。

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