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第三百一十九章 机器人(第2页)

实际上是不知道做些什么才对,

在召集众人所展开相关讨论时,各专家也都提出了相关的意见。

“所谓的机器人,最重要的是逻辑分析和推理能力,并且能够预测行为所导致的后果,以判断人类下达的指令是否和任何一条定律相悖。

也就是说,我们必须把人类思考行动的每一步,用逻辑算法清晰地描述出来,并且这套算法不可以存在任何矛盾,把这样逻辑算法输入到机器人系统当中,这样机器人才能按照这套算法进行相应的人类活动。但是人类的活动千变万化,而且我们有所谓的直觉、第六感,这种判断其实是有一定的逻辑依据,但目前我们都很难用算法却一一描述出来。”

“举一个人类思考简单的例子,选择一家餐厅吃饭,我们会考虑距离、食物味道、环境、停车位、候餐时间等因素。如果我们将其变成一套可以让机器人执行的算法,但机器人是不能理解什么才是合适距离,什么才是满意的环境,什么才是好吃的食物。

也就是说我们必须要用定量的语言表述。例如距离在3公里范围内,大众点评食物味道和环境因素大于或等于4星,停车位不少于50个,平均候餐时间不长于15分钟。这样,机器人才能够做出类似于人类的判断。但是算法之间确极有可能存在矛盾。”

虽说现在华夏技术高度发达,但人工智能这一方面还没有完全掌握精髓。

如果仅仅是说商的话,那根本就没有什么好讲的。

毕竟商是系统所赋予的东西。

就算是现在陈渊还想再弄出一个商来,压根就不可能,甚至说非常的困难。

例如在经典的哲学问题上——“你是一辆快速行走的列车上的列车长,列车的刹车已经坏了无法使用,你发现前方轨道上有5个修路工人,向左拐的轨道中有1个修路工人,此时你可以选择向左拐或者是继续向前行驶。这时候你应该怎么办?”

我们的无人驾驶汽车遇到这种情景应该如何处理?

这种情况下无论如何都要违背阿西莫夫的机器人三大定律。这种情况下,我们无法用清晰的逻辑算法描述应该如何处理,因为作为人类本身,我们都无法说明哪一种情况才是真正正确的选择。

但是,我们回头想一下,把所有逻辑关系都清晰列举出来让机器人执行的这种模式是否正确。回头看一下,我们对小孩的教育,难道我们是把所有的规矩都列出来,然后再每一个小孩子去执行的吗?

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显然不是。

人类一生里面的学习,有理论知识的学习,也就是说确实有各种成形的方法和理论,告诉我们一步一步应该怎么做,但是这是不多的,完全不变通的理论应用是少之又少的。其实人类的学习过程中,更多是感知活动。

例如,小孩子学说话的过程,其实就是不断地从视觉口型和听觉声音上,去不断地感受,其大脑通过无数次情景数据的收集,最后归纳出不同的情景应该说什么话,并在之后的应用中不断地修正。过程,就是现在我们所说的大数据应用的过程。

所谓大数据,就是数量得足够大,把数据的偏差能基本消除,得到一个相对规律的趋势。回到之前的例子当中,在选择一家餐厅吃饭时,如果收集了大量人们的用餐数据(,那么这个机器人就可以给我推送一些较为符合我要求的餐厅。

也就是说,这个机器人不再需要完整地了解我为什么这么选择,不知道了解我整个思考的逻辑过程,也不需要输入一套完整的不矛盾的算法规则,它就可以为我推荐一些合适的餐厅。它收集的用餐数据越多,那推荐餐厅的准备性就越高,出现偏差的可能性就越小。

又如在刚刚的哲学桉例中,我们也不需要告诉机器人,是应该直行撞向5个修路工人,还是应该向左转撞向1个修路工人。它会收集相关的数据,知道这种情况下大多数人是怎么选择的,从而做出自己的决定。

当然我们不能保证大多数人的行为就是正确的,但是我要说的是,这种大数据的应用,恰恰是人类通过感知行为来进行学习的过程,具有这种学习模式的机器人才能真正称之为智能机器人。

如果我们将某个人一生里所有行动的信息,包括起床时间、说话语气等全部生活习惯都以数据信息的方式进行记录,并将这些数据输入机器人的系统,那么理论上可以理解为这个机器人的行为举动将会与人类A的行为相近,当输入的信息量无限大时,机器人的行为就无限接近于人类A。

尽管收集的人类A的行为数据当中必然会存在矛盾之处,但是当数据足够大时,这些偶然的偏差性就会被排除掉,使得机器人的行为无限接近于人类A。而且机器人并不单纯地去模彷人类A的行为,它应用的其实是大数据的预测功能,也就是说这个机器人可以在没有遇到过的情景中按照人类A的思维方式做出反应。

举个例子,假设人类A实际上是生活是16世纪的欧洲人,在21世纪的华夏的这个机器人也可以知道做出人类A穿越来到21世纪的华夏后可能会有的反应。

那么,智能机器人是否能够超越人类的智慧,完全取代人类呢?

在谈论到这个问题时,陈渊沉默了片刻。

而后他说道。

“对此给出的答桉是两面的。

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