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“技术崇拜”与“技术恐惧”都会阻碍AI创新,“技术节制”才是正道

发布时间:2022-06-13 06:42:11 阅读: 来源:传动带厂家
“技术崇拜”与“技术恐惧”都会阻碍AI创新,“技术节制”才是正道

随着我们制造的机器越来越智能,我们从工业时代开始到现在所秉持的观念已经有些不合时宜了。在这个情况下,出现了技术崇拜与技术恐惧两个相互对立的观点。不过在StudioVV6的负责人NitzanHermon看来,技术节制才是最重要的。我们需要有一个清醒的观念来理解用户的需求、技术的变化及其使用的场景,否则将不能取得足够的成效与创新。目前,数据变得越来越多,层级也越来越明显,机器也越来越复杂。一旦这种复杂性超出了我们的理解范畴,那么,我们与工具的关系就必然会进入一个新的阶段。我们现在使用技术做的很多事情,其实都源于早期的工具。但是,工具本身已经发生了改变,但我们用来与之互动的心智模式却一直相对稳定。工具变得更快、更强大,对线的依赖度越来越低。比如说,出现了高铁,出现了智能手机。随着第一台通用计算机电子数字积分计算机(ENIAC)的引入,这一切都改变了。技术进化ENIAC于1946年在宾夕法尼亚大学安装,它是第一台能够处理多任务的机器。所以,负责操作它的人也必须重置自己的心智模式。但随着模型视图控制器(MVC)的诞生,我们就要用一种简洁、线性和可认知的方式处理单一维度计算了。MVC诞生于20世纪70年代末,是AlanKay、TrygveReenskaug和AdeleGoldberg发明的一种服务器架构。他们在开发Dynabook(早期的笔记本)和Smalltalk(一编程语言)的时候发明了这种技术。MVC基于一个静态的数据库、一个专有的接口点和连接两个的控制器。最关键的点在于,数据只能在一个方向上移动。无论你是在发推文、查东西还是阅读文章,数据都朝一个方向移动:要么是奔着用户去,要么就是在奔着数据库去,并不是同时进行的。这是当前建立大多数软件应用的基础体系结构,从最底层的技术上影响了我们的使用习惯。点击页面后,请求发送到数据库,数据库给出反馈,然后用户得到结果。对技术态度的转变与之前的点击或者键入式的输入(发起请求)不同,现在开始变得越来越复杂了。随着各种各样的工具出现、有了更好的传感器和更加厉害的嵌套数据技术(深度学习、反向传播、神经网络等),我们能够以一种全新的、令人兴奋的方式利用统计计算。但这其中有一个重要的问题我们并不能完全理解发生了什么。因为这些技术发挥作用的过程仍然是一个黑匣子。这就是为什么算法中会出现各种各样的偏见的一大原因。我们可以推断出为什么会有这些偏见,但我们不能马上修正它。算法的长尾特性使得它们与之前如流水线一样运行的框架有着本质上的不同。我们很难再采取立场,去修正模型或者提炼数据来源。一旦做出了改变,我们就需要有足够的耐心,等待它向下游扩散到模型中。这种复杂性,再加上新的技术能力,正在给人类带来有趣的偏见和信仰。在工具的认识论看来,这通常与它们的本体(客观)属性相分离。有趣的是,科技领域的一些创新者通常与日常使用工具保持距离,并编写一种思维方式,将工具置于当前的轨迹之上或之下的。技术崇拜与技术恐惧技术崇拜认为所有的技术都是好的。然而,以这种方式思考,限制了他们对改进和有意义的设计进行公开讨论的能力。最直接的例子莫过于算法的个性化,造出来越来越智能的虚拟助手,以及期待一种通用人工智能(AGI,也有人称之为强人工智能)的统治。技术恐惧是一种对立的观点,认为任何我们不理解的东西(以及它的潜力)都会毁灭我们。在这一点上,他们似乎忘记了所有的数据技术,比如机器学习、深度学习,以及目前被称为人工智能的所有东西,只不过是一个工具而已……埃隆?马斯克(ElonMusk)和马克?扎克伯格(MarkZuckerberg)前不久在社交媒体上进行的隔空对话体现了这两派观点的差异。扎克伯格是技术崇拜的典型代表。他是一位成功的创始人,在互联网上有很大的贡献。他也是硅谷文化的代表人物创造一种技术,等待人类追随。马斯克对技术的看法稍微复杂一些,因为他似乎在一个相互对立的观点之间摇摆不定(这一模式本身就是对二进制观点的支持)。马斯克称,人工智能是人类文明的基本生存风险。虽然这是一个合理的观点,但他并没有提出一个合理的论据。因为有各种各样的原因都能证明,大脑和机器之间是有区别的。技术节制(TechnoSobriety)呢?这两个阵营在对AGI的看法上的交集非常有趣。技术崇拜者欢迎大脑成为一种计算机式的问题,而技术恐惧者则害怕被机器统治。这种分类似乎并不具备结构性。想想那些思想家所固有的精神偏见或性格特征。如果你相信一种算法是智能的,那么你就会对自己的心理偏见有一个有趣的反思。通用人工智能协会的主席BenGoertzel表示,AGI可以从咖啡测试中提炼出一个很好的定义。如果你走进一个普通的美国家庭,想弄清楚如何煮咖啡。你需要知道怎么识别咖啡机,弄清楚按钮的作用,然后找到橱柜里的咖啡豆等等。对于几乎所有的成年人来说,这是一组很容易完成的任务,但对计算机来说是极其困难的。创建AGI要比创建ANI(弱人工智能)要困难得多。根据大多数专家的预测,我们还需要20年的时间,才能开发出这样的人工智能。在这一段时间,我想知道的是,我们能够做些什么来更好地理解这些工具,并形成一种具有可用性的新思维模型。毕竟,技术节制是将这些技术带到我们客户手中的唯一途径。我不需要一个能制作咖啡、编写网站、做饭的机器人我需要一个更贴近我思维方式的工具。我需要一种能够理解我不断变化的想法的工具,而不是一个一直试图去模仿我习惯的工具。我们需要有一个清醒的观点来理解用户的需求、技术的变化及其使用的场景。当我们在没有一个清晰的认知信念的情况下去做这些事情的时候,并不能取得足够的成效与创新。

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