至只是略微改变,ai的效率都有可能大幅滑坡,进而必须有人来干预,修改边界条件,替换算法,总之,借助人类的智慧才能应对多变的具体情形。
即便这些多变的情形,根本上讲,并未改变问题的性质,理应在计算机的能力范围内,传统ai体系也几乎总是一筹莫展。
这种情形,在fscim体系出现后,才逐渐被改变。
基于fscim体系的计算机、ai体系,一言蔽之,对问题的“理解程度”,远比之前那些全凭速度吃饭、对自己正在解决的问题本质一无所知的ai深得多。
说计算机“理解”问题的本质,很多业界人士,只会一笑置之。
这实际上反映出人类的傲慢,方然的观点则相对中立,他并不认为,一台运行fscim架构之软件的计算机,会如同人类那样认识、分析、理解问题。
否则,fscim体系反而相当于失败,这一体系最初就是为计算机所准备,故,fscim体系赋予计算机的能力,是独特的新视角,区别于人根据自身思维特性而做的探索与认识,计算机同样也有自己的一套认识、分析问题之构架。
不论这一架构,是否真的存在,当今时代的“全产机”、通用型ai,确乎可以应付一些以前并无法用ai独力完成的任务。
灵活性与运行效率,这一对矛盾体现在ai架构上,基于fscim架构的人工智能效率相对较差,在解决具体问题时,所需算力会比传统的人工智能高出一个约数量级,换来的却是更强大的自主性。
而“强人工智能”,解决问题的思路则不一样,更像是对人类思维过程的模仿。
虽然这种模仿,并非如旧时代的ai方案那样,原版照抄人类大脑的运作过程,而是放手让计算机用“敛散算法”自行探索,一旦形成某问题的解决方案,效率,就可以接近传统ai的水平。
相对基于fscim的通用型ai,采用强人工智能,显然可以极大的节约算力。
想法很好,找到莱斯利*兰伯特说明来意,负责人的表情却有一点为难,兰伯特先告诉阿达民,目前“强人工智能三号机”的研发还算顺利,在近乎无限的资金、资源支持下,乐观的讲,“盘古”甚至有望在年底完成第一阶段测试。
随后,他又向阿达民转告,等研发机构的数学家们,对“盘古”、“混沌”这些系统的看法:
“站在工程技术的角度,应该说,‘强人工智能’目前的表现,出乎意料。
但是数学家们,对这一系列新产物,还有些疑虑,毕竟与传统的人工智能不同,‘强ai’的内部运行状态,原则上也无法得知,这里面的确潜藏着一定的风险。”
“风险,什么风险?
担心人工智能有一天意识觉醒,人类自取灭亡吗。”
“倒也没那么夸张,而是……”
电影大片,是吗,莱斯利*兰伯特一开始想到的,也是那些花里胡哨、效果爆炸的旧时代科幻作品,但身为it领域的资深专家,他现在已基本认同了阿达民的观点。
直白的讲,兰伯特也一致认为,“混沌”、“盘古”这些系统并不会反噬人类。
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