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人工智能能否取代人类大脑?

木马童年 2019-6-10 22:00 40 0

  2016年3月,在举世瞩目的人机围棋大战中,谷歌公司的人工智能程序AlphaGo以4:1战胜韩国棋手李世石。一场人机围棋大战,将世人的眼光拉至世界技术的前沿――人工智能。 中国论文网 https://www.xzbu.com/1/view- ...

  2016年3月,在举世瞩目的人机围棋大战中,谷歌公司的人工智能程序AlphaGo以4:1战胜韩国棋手李世石。一场人机围棋大战,将世人的眼光拉至世界技术的前沿――人工智能。 中国论文网 https://www.xzbu.com/1/view-11285413.htm  人工智能是计算机学科的一个分支,它主要研究如何使计算机模拟人的某些思维过程和行为,被誉为“二十一世纪三大尖端技术” 之一。科学家开展人工智能的研究已有几十年的历程,最近几年,随着云计算、大数据、深度学习等新技术的提出和应用,使得人工智能飞速发展,在一些领域达到了可以与人类大脑“叫板”的高度。

从“算”到“学”――AlphaGo取胜的秘诀

早在20年前, IBM研发的计算机“深蓝”便与国际象棋大师卡斯帕洛夫进行了对弈,“深蓝”以2胜1负3和的战绩取胜。在20年后的今天,AlphaGo再次在人机大战中获胜。但是,两次胜利背后的秘诀却不尽相同,它折射出人工智能的长足进步。

“深蓝”主要依靠其自身强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略。当时,“深蓝”可以预测后续12步棋,而卡斯帕洛夫仅可以预测到后续10步棋;因而,在“深蓝”与卡斯帕洛夫的较量中,“深蓝”占了上风。

AlphaGo主要通过“深度学习”致胜。深度学习是人工智能的一个热点研究方向,它源于神经网络理论,目标是让计算机像人一样具有自学能力,可从大量的数据中自行总结出某种事物的特征。在准备此次人机大战过程中,AlphaGo背后的一群人工智能领域的专家把围棋高手的比赛记录输入给它,然后AlphaGo根据深度学习程序进行3000万步的自学习训练。在经过自学习训练后,AlphaGo便能轻松地判断棋手下一步的走法。

从当前人工智能的发展水平来看,其具有计算能力强、记忆能力强,学习能力强的特点。而围棋又是一个在特定时间内给出相对最优解法的游戏,在这方面人工智能与人类大脑相比,优势明显。同时,李世石在心理抗压能力、精力持久性上与AlphaGo相比无疑也处于下风。因而,在本次人机围棋大战中,AlphaGo战胜韩国棋手李世石是在情理之中,不足为奇。

AlphaGo的胜利,更多地折射出这20年来“人工智能”的进步。可以毫不夸张的说,李世石是被AlphaGo背后的科学家们的集体智慧所打败的。

“智”胜战场――人工智能助力装备发展

东汉马融在《围棋赋》中云:“略观围棋兮,法于用兵,三尺之局兮,为战斗场”。因此,提到围棋,人们自然会想到战场。那么,将以AlphaGo为代表的人工智能应用于战场,又会起到怎样的效果呢?

◎提升军队模拟训练、推演系统的准确性

军队模拟训练、推演系统在现代化战争中起着重要的作用。据悉,美军建立了“联合战区级模拟系统”、法军建立了“城市作战模拟系统”、德军建立了“部队电子训练模拟系统”。上述模拟训练、推演系统均以高性能计算为核心,不仅用于训练模拟,而且用于实战推演。

人工智能在海量数据搜索、存储、计算、推演、自学习等方面远胜于人,将其应用于军队模拟训练、推演系统。它可以使士兵在计算机模拟的近似环境下学习战争,推演未来战争的攻防模式和发展趋势,并且可极大地提高模拟训练、推演系统的准确性。

◎增强军用机器人的实用性

由于军用机器人能够在恶劣的环境下辅助或代替战斗人员完成部分作战任务,因而备受各军事强国关注。当前,军用机器人还是以遥控操作为主,智能水平较低,这无疑制约了军用机器人的实用性。当士兵对军用机器人进行遥控时,需要将注意力集中在电脑屏幕上,双手对摇杆或键盘进行操作。这样会影响士兵执行其他军事任务,特别是在巷战环境下,士兵容易被俘或被击毙。倘若将先进的人工智能技术应用于军用机器人,这无疑是如虎添翼:智能军用机器人不仅可以自主作业,对变化的环境还具有自适应性,极大地降低对士兵操作能力的依赖性,使之成为士兵的“钢铁兄弟”。因而,人工智能可使军用机器人成为士兵在未来战场上不可或缺的工具,极大地增强其战场实用性。

美国《国防》月刊网站报道称:五角大楼正在致力于所谓的“第三次抵消战略”,该战略的设想是,在未来战场上,美军部队与各式以机器人为代表的智能化系统合作,从而使美军获得技术上的优势。可以预见,以人工智能为代表的新型军用机器人必将对未来战争的形态产生重要的影响。

◎提高装备维修保障的高效性

当前,武器装备的性能水平正在逐步提升。日益复杂武器装备对其维修保障提出了更高的挑战,维修保障难度大、不及时、效率低下的问题日益突出。

人工智能技术应用于装备维修保障系统中,可以有效地解决上述问题。基于人工智能强大的数据搜索、存储、计算、推演、学习能力,形成智能化的装备故障诊断及预测装置。当装备出现问题时,融入人工智能的维修保障系统可以精确地将故障定位并在极短的时间内给出解决方案,可极大地提高装备维修保障的高效性;更重要的是,人工智能可对历史故障及成因进行“深度学习”,对未来可能产生的故障进行预测,防患于未然。

“学”而不“思”――“人工智能”不能取代“人类大脑”

将“人工智能”应用于战场,必将会推动武器装备产生飞跃式的发展。那么,在未来战场上,“人工智能”是否会取代“人类大脑”,成为战争的主导呢?

在回答这个问题之前,让我们再次回顾一下本次人机大战:在第四局中,李世石在第78手构造出“劫争”之势,巧妙地营造出了一种欺骗性模式,终于扳回一局。这一来之不易的胜利说明,AlphaGo人工智能的应变性明显不足,无法很好地处理完全未知的情景。就目前人工智能的发展水平而言,它能够自己去“学习”,还不能自己去“思考”。而在真实的战场上,未知情况更多、态势变化更快,没有“思考”是远远不行的。   同时,我们必须清醒地看到,战场上的学习和赛场上的学习又有很大不同。“人机大战”之前,谷歌公司可以轻而易举地获得众多围棋高手的棋谱,有充足的时间给AlphaGo进行训练并进行调试。然而,在实际战场上,想要获取想要提前获得对手训练、演习、作战方面的大量数据可不像获得棋谱那样容易。同时,未来战争信息化程度高,分秒必争,不可能将大量的时间用于智能系统的调试。

再次,“人工智能”的本质是一种实现特殊算法的计算机程序。既然是计算机程序,就存在着被破解或被植入病毒的危险。倘若“人工智能”成为部队作战、决策的主导,其一旦被敌方破解或感染病毒,后果的严重性可想而知。

因此,在未来战场上,“人工智能”可以成为“人类大脑”的延伸与工具,但“学而不思则罔”,“人工智能”是不可能取代“人类大脑”的。

“人-机融合”――决胜未来战场

既然“人工智能”是不可能取代“人类大脑”,那么如何才能使战场上的“人工智能”的效能得以充分发挥呢?

美军已提出将“巴顿的战术”与“盖茨的技术”相结合,去寻找战场取胜的方法和手段。在技术层面上,美军也以开始探讨“人-机融合”技术在军事领域的应用。未来战争,是信息化的战争,全域多维,瞬息万变,单纯靠人或计算机,无法取得战争的主动;只有将“人类大脑”与“人工智能”完美结合,才能赢得未来战争的胜利。

所谓“人-机融合”是指将“人工智能”在搜索、存储、计算、推演、学习能力上的优势与“人类大脑”在思考、创新、应变能力上的优势有机地结合,提高战场决策、规划的科学性和正确性,战场反应、火力打击的准确性和敏捷性。根据“人工智能”的特点,它在战场上将更多地承担着“辅助决策”的作用――不需要人脑处理所有信息,取而代之的是在关键点上做出决定。

虽说“人工智能”走向战场是大势所趋,但也并非指日可待,这是因为就从目前“人工智能”的发展水平来看其还存在着一些不足。如过度依赖数学模型、计算量大、训练样本多等。因此,距离“人工智能”正真走向战场,并与“人类大脑”相融合,还有很长一段路要走。

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