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機(jī)器學(xué)習(xí)泰斗邁克爾 · 喬丹的人工智能八問:馬斯克并不懂 AI

人工智能
Michael I. Jordan(邁克爾·喬丹)是一位泰斗級的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員,他通過在機(jī)器學(xué)習(xí)、概率學(xué)、統(tǒng)計學(xué)以及圖模型這四者間建立聯(lián)系,為機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了數(shù)學(xué)與計算基礎(chǔ)。

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大數(shù)據(jù)文摘出品

Michael I. Jordan(邁克爾·喬丹)是一位泰斗級的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員,他通過在機(jī)器學(xué)習(xí)、概率學(xué)、統(tǒng)計學(xué)以及圖模型這四者間建立聯(lián)系,為機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了數(shù)學(xué)與計算基礎(chǔ)。

他在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作了近 30 年,是真正將機(jī)器學(xué)習(xí)用于特定主題模型,如文本分析、圖像分析的開創(chuàng)者之一。2016 年,喬丹被《Science》評為‘全世界最有影響力的計算機(jī)科學(xué)家’,他同時也是美國科學(xué)院、美國工程院、美國藝術(shù)與科學(xué)院三院院士加身,也是人工智能(AI)領(lǐng)域唯一一位獲此成就的科學(xué)家。

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近日,他接受了油管up主JT Parr的采訪,兩人聊了10多分鐘,主題是Why ‘Artificial Intelligence’ is WRONG,主要話題有:關(guān)于AI名稱的思考、AI對職業(yè)的影響、技術(shù)創(chuàng)新的人類成本、人與機(jī)器的關(guān)系…...

在采訪中他還批評了Elon Musk在AI方面的看法,認(rèn)為馬斯克并不懂AI。

In Ellen Musk, by the way, does not know what he's talking about AI.

文摘菌將整個采訪整理成了八問八答,內(nèi)容在不改變原意的基礎(chǔ)上有刪減,請欣賞:

1.請問您專攻哪個領(lǐng)域?

Michael I. Jordan:我是一名機(jī)器學(xué)習(xí)研究員,機(jī)器學(xué)習(xí)源于統(tǒng)計學(xué),二百到三百年前開始出現(xiàn),有著極其精彩的歷史發(fā)展故事。最初是賭徒想找到打敗“賭場賠率”的方法,然后高斯想觀察星星數(shù)據(jù)計算谷神星軌道。從小數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測的思考方式其實在二、三百年前就已經(jīng)出現(xiàn)了,數(shù)據(jù)分析不僅是對已知事物的描述或定律的記錄,更是一種工具,可以通過對已有數(shù)據(jù)的分析,推斷出未知的事情或趨勢。

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主持人和Michael I. Jordan

當(dāng)年距今已經(jīng)隔了好幾代人了,最初的那一代人充滿了沖勁,他們想:“來吧,我們要改變這個世界。”他們坐下來創(chuàng)造互聯(lián)網(wǎng)、連接所有的人….. 他們對自己的工作充滿了激情,是一群有信仰的人。當(dāng)年那批人中很多都是自由主義者,他們真的相信一個人可以改變整個世界。這使得他們在某種程度上顯得有些天真。他們所創(chuàng)造的東西的確改變了世界,但同時也引發(fā)了很多問題。這種天真的態(tài)度仍然在繼續(xù),并對我們造成了一些不好的影響。

2.為什么每個人都對ChatGPT如此關(guān)注?

Michael I. Jordan:人們傾向于將ChatGPT視為人類,如果你故意引導(dǎo)它回答某些問題,它可能會顯示出某種人類的特質(zhì)。這種現(xiàn)象讓人們不自覺的想,“哦,天吶,這真的像人類,或者很快就會變得像人類。”其實,有些資深的技術(shù)人員也這么是這么想,他們預(yù)測在十年內(nèi),以ChatGPT為代表的人工智能可能失控。

但實際上,并非如此。它的技術(shù)核心是“預(yù)測句子中的下一個單詞”。這種技術(shù)和真正的人類思考還有很大的差距。例如,它不能像人類那樣深入地思考影響或情感的深層含義。而真正的情感思考和深度反思是人類的特點(diǎn),所以在未來很長時間內(nèi),或許是我們的有生之年,機(jī)器都無法完全實現(xiàn)。

3.類似于將UFC等同于綜合格斗,人們也將ChatGPT等同于人工智能(AI)?

Michael I. Jordan:AI的應(yīng)用是多種多樣的。比如,在醫(yī)院里,醫(yī)生會檢測身體的很多指標(biāo),然后提供治療。檢查指標(biāo)獲得的信息都會被收集并輸入到數(shù)據(jù)分析的算法中。通過這些算法,醫(yī)生可以找出最佳的治療方法,從而幫助病人活得更長。這也是AI的一部分,和ChatGPT同樣重要。

4.你對使用“智能”進(jìn)行指代有何看法?如果換成“機(jī)器學(xué)習(xí)”,會不會好一些?

Michael I. Jordan:機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語會讓人更加理性地看待技術(shù),更平衡地考慮其好與壞。例如Google這樣的大公司,他們有許多機(jī)器學(xué)習(xí)專家在開發(fā)各種項目。Amazon也是如此。但“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個詞可能聽起來不夠酷。于是,為了更有吸引力,他們開始使用“人工智能”這個更老舊的名詞,因為它聽起來更有分量,更受華爾街歡迎。

但這樣做是不對的,因為它既夸大了其實際能力,又增加了對它的不必要恐懼。無論是過度興奮還是過度害怕,都不利于我們做出明智的決策。

5.關(guān)于AI威脅,有預(yù)測,未來30年因為AI,白領(lǐng)工作將會減少20%?

Michael I. Jordan:我對這個預(yù)測表示懷疑。很多預(yù)測經(jīng)常不準(zhǔn)確。但毫無疑問,工作的性質(zhì)是在改變。比如說,100年前我們還沒有按摩師這個職業(yè)。

像“白領(lǐng)”和“藍(lán)領(lǐng)”這些術(shù)語都是時代的產(chǎn)物。以電·初時代為例,如果很久以前家里要有電,他們可能會擔(dān)心它會帶來火災(zāi)。人們恐懼,所以有了Underwriters Laboratory,對各種電器產(chǎn)品進(jìn)行測試和認(rèn)證,確保這些產(chǎn)品滿足特定的安全標(biāo)準(zhǔn)和要求。

6.如何看待技術(shù)創(chuàng)新?其成本令人難過,結(jié)果是不可避免且積極的?

Michael I. Jordan:確實,這種情況是不可避免的,而且是有益的,但這一點(diǎn)卻讓人感到難過。在我的技術(shù)和知識生活中,我不僅思考著我們現(xiàn)在討論的這些主題,而且作為一個屬于民主體系的人,我也在考慮政府是否應(yīng)該介入、規(guī)范和慢下這些技術(shù)進(jìn)展的速度。我希望政府能夠足夠明智,知道如何正確地進(jìn)行這些事情,而不是阻止那些本來是美好機(jī)會的事物。

我們需要更冷靜地對待一些問題,重新審視我們的立場和方向,并避免聽取那些對他們所談?wù)摰闹黝}并不了解的人的意見。順便說一下,埃隆·馬斯克對AI并不了解。

7.如何看待當(dāng)前的AI新聞報道?

Michael I. Jordan:關(guān)于AI的大部分新聞報道都不是很好,他們都在追求危險的觀點(diǎn),認(rèn)為機(jī)器將在重要方面超越人類,例如計算機(jī)在計算積分方面已經(jīng)超過了我(人類),或者在許多我不關(guān)心的方式上超過了我(人類)。其實,我們的目標(biāo)是找出人類可能不太擅長的地方,看看機(jī)器如何幫助我們在這些方面做得更好。

8.人們應(yīng)該對未來充滿AI的世界感到興奮么?

人類一直夢想著創(chuàng)造出比自己更偉大的東西,現(xiàn)在ChatGPT為代表的AI,已經(jīng)在帶來興奮。

關(guān)于未來,人們更多是用詩歌、喜劇、數(shù)學(xué)、音樂和食物,以及愛來表達(dá)自己,這些足以讓人類生活快樂。我們可以接受外界的影響,但要調(diào)整了自己的思維,就像莎士比亞那樣,并不通過閱讀數(shù)十億的句子來創(chuàng)作的詩歌,而是結(jié)合人類的進(jìn)化遺產(chǎn)和人生經(jīng)歷。

視頻地址:https://www.youtube.com/watch?v=mszj94hEKH4

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 大數(shù)據(jù)文摘
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