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中國科學技術大學陳小平教授“人工智能的重大發展—從實踐到思想”線上講座順利舉行

點擊次數:  更新時間:2023-09-17

本網訊(通訊員 唐瑞雪)9月13日晚,應beat365体育官网陳波教授邀請,中國科學技術大學陳小平教授做客BEAT365唯一官网科學技術哲學論壇,通過線上平台為師生帶來一場題為“人工智能的重大發展—從實踐到思想”的講座。本場講座由beat365体育官网陳波教授主持,BEAT365唯一官网計算機學院蔡恒進教授評議。來自國内外的1200餘名聽衆參與本次線上講座。

陳波教授首先介紹開展BEAT365唯一官网科學技術哲學論壇的初衷。BEAT365唯一官网哲學系曾經聚集了大批科學技術哲學方面的優秀學者,形成了一個連續的傳統,希望通過舉辦此系列講座來延續和光大這一傳統。

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陳小平教授首先以AlphaGo 到AlphaGo Zero 的發展為例分析人工智能實踐中的曆史性跳變。AlphaGO是一款圍棋人工智能程序,AlphaGo Zero為其發展的第四代。與前三代的原理不同,AlphaGo Zero 沒有關于圍棋的任何知識,也沒有模仿人類下棋思維,而是通過自搏反推落子勝率,并以勝率估計為評估函數,而勝率估計與對手無關,由此将圍棋問題封閉化,即不再通過預測對手的落子來赢得比賽。AlphaGo Zero 是曆史上第一台沒有運用人類領域知識的智能機器,隻以人類發明的人工智能知識和原理為基礎,通過自我學習戰勝了之前的AlphaGo版本,顯示出人工智能的巨大潛力。

接着,陳小平教授梳理了人工智能思想的發展曆史。圖靈測試依賴行為的不可分辨,但随着人工智能的發展,行為不可分辨不再必要。人工智能的科學實踐表明,即使機器的行為與人的行為是可分辨的,人們仍然有可能認為機器有智能。在現代,人工智能更加強調原理模拟和功能模仿。原理模拟即認為機器采用與人相同的工作原理完成相同的功能。而功能模仿則認為機器采用與人不同的工作原理完成相同的功能。陳小平教授指出人工智能仍以功能模仿為主,并且在總結科學實踐的基礎上提出了“功能模仿觀”。該觀點由以下三條原理構成:(1)升級版圖靈“假說”:機器可以模仿人的智能的部分功能,如推理、學習、決策等,以及它們的集成。行為不可分辨不再是必需的。(2)圖靈的機器智能觀:機器智能的工作原理與人的智能的工作原理可以相同,也可以不同。(3)可接受性:基于“人類立場”确認機器智能是可接受的。因此,人工智能具有内在倫理追求,“有智能”不是人工智能的充分條件。

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講座最後,陳小平教授澄清了以往對人工智能的誤解,并且分析了當今發展人工智能所帶來的種種問題。首先,經典人工智能不是計算主義或功能主義。計算主義認為人心或人腦是計算機,而功能主義認為功能相同的實體是相同的實體。經典人工智能的工作原理與人腦的工作原理不同,因此,它不是計算主義。此外,經典人工智能雖然可以模仿人類智能的部分功能,但是不能将人腦的一切都概括為功能,所以即使經典人工智能可能模仿人腦的部分功能,也不意味兩種實體是相同的,因此它不是功能主義。對于機器的理解和人的理解,陳小平教授指出兩種理解的原理可以不同,但人工智能研究和人工智能倫理不能脫離可接受性。面對人工智能所引發的可控性問題、合理性問題以及帶來的重大社會問題在内的一系列倫理挑戰,陳小平教授傾向于将人工智能視為似人非人、似物非物的第三種存在物,這樣有利于緩和目前人工智能發展所導緻的沖突,緩和人工智能與人之間的對抗性關系。

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在評議環節,蔡恒進教授就“術語‘經典人工智能’”、“對于人工智能的可控能否實現”、“為何将人工智能視為第三種存在物”、“人工智能會不會有自我意識”等問題進行提問。蔡恒進教授表示,人類希望人工智能可控與有能力可控之間存在着張力,主張“将人工智能視為第三種存在物”會帶來人與第三種存在物的關系之類的問題。與其将人工智能視為第三種存在物,是否可以将其視為人類能力、意圖的延伸,以此來緩和目前造成的種種沖突。

陳小平教授回應稱,經典人工智能主要指從圖靈到各種理論實踐,除了經典人工智能外,人工智能還有像類腦這樣的其他人工智能。對于可控性問題,陳小平教授認為,必須要堅持對人工智能的可控,但是這個可控性要分為不同的等級。如果過度控制,會限制人工智能的發展。對于人工智能的研究,要有底線,但是目前這個底線在哪、是什麼還不确定。如果将人工智能視為第三種存在物,那麼可以設定關于第三種存在物的法律、政策等,這可能有利于緩和目前所引發的種種問題。如果不采取這種觀點,很可能要麼會放松風險管控,要麼會限制人工智能的發展。

觀衆就“為何經典人工智能的發展會使心物二元論不成立”、“為什麼大模型不采用AlphaGo Zero 的非人工标注技術”進行提問。陳小平教授分别進行了簡單地回應,“心物二元論”是從原理模拟的角度來說的,而人工智能不以原理為标準,其功能與原理不一緻,突破了心物二元論。大模型中有兩種學習方法。一種為自監督學習,不需要标注;另外一種為監督學習,需要人類進行标注。目前在大模型中主要使用自監督學習,但因為胡說、亂說等現象表明需要進行監督學習。

(編輯:鄧莉萍  審稿:嚴璨)

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