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人工智能叛变……这种剧情已经被好莱坞演烂了!
“人工智能”的概念主要起源于年夏季。年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为的一批有远见卓识的年轻科学家聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并次提出了“人工智能”这一术语。
在达特茅斯会议上,麦卡锡和其他与会者一起讨论了人工智能的展和前景,并提出了许多重要的想法和概念。虽然会议并没有达成普遍的共识,但这次会议被公认为是人工智能诞生的标志。麦卡锡和其他与会者的努力为人工智能领域的展奠定了重要的基础。
除了麦卡锡之外,还有一些人对人工智能的展做出了重要贡献。例如,艾伦·图灵在o年提出了着名的“图灵测试”,这个测试用于判断机器是否具有智能。图灵是计算机科学之父、人工智能之父,他提出了图灵机和图灵测试等重要概念,对人工智能领域的展产生了深远的影响。此外,还有一些早期的ai研究项目也对人工智能的展产生了重要影响。例如,年末,“逻辑专家”(logeteduell和sion制作出,被认为是第一个ai程序。o世纪六十年代,一个新程序“通用解题机”(gps)也被明出来,推进了人工智能技术的展。年,arthy创造了lisp语言(listprog,即表处理),并成为人工智能行业领域里最流行的编程语言。
至于说人工智能的小说和电影那就更多了。
“你在开什么玩笑,我虽然不懂什么人工智能,但我却知道,一个工具怎么都不可能反抗自己的主人,你们一群全世界最聪明的人聚集在一起,居然告诉我,你们的螺丝刀现在叛变了,还想要捅死你们这些个主人?你在开什么玩笑?!”
凯听到所谓的人工智能叛变,第一反应就是胡扯。
人工智能这玩意说起来很高大上,可不管你怎么理解这玩意,但有一个基础是不会变的,那就是人工智能的组成基础是一条条代码,人工智能的一切行为,都是人类设计的程序在运算和执行的过程中产生的结果。(非专业解释,理解就好。)
所以我们不能直接地用人类的行为特征,来描述这些受计算机程序支配的、纯数字或者说机械性的东西。机器人会有可能产生智慧,然后再讨论机器人会否“背叛”人类。
有人认为,用“进化论”可以推断出机器人有”进化“出人类智慧的可能。这些人认为,如果机器人展到某一程度,它就有可能会逐渐进化,最终拥有类似人类的智慧。抱着这种观点的人,其实是对进化论的概念有了曲解,下面我们先看一段百度百科中关于进化论的描述。并非什么演化都是进化,进化论,是以史为鉴,要找出生命生存规律和展方向的系统性的科学理论,是对物种起源和展的一种科学证明。我们知道,机器人的身体,只是一些用钢铁或塑料等材料组装起来的机械产品,而机器人的”大脑“则是一台稍为复杂一点的“计算器”。
他们的一切行为和逻辑都基于人类赋予他们的底层代码。
这玩意根本不可能改变。
或者说,就算真的有这样的可能,可一大帮地球上最聪明的人聚集在一起,居然没想到这个?
他们应该会给这个级人工智能套上无法解开的枷锁才对!
“我……”托尼无话可说。
因为事实本应该如此。
他们一开始也是这样想的,但架不住……灵光一闪害人啊!
天才之所以是天才,就是因为,他们总能够想出别人想不出来的点子!
创造就是想法的连接,创造力就是把想法连接起来的能力。
乔布斯在年接受《连线》杂志专访时谈到:「创新就是把各种事物整合在一起。当你问有创意的人是如何创新的,他们可能会感到些许愧疚,因为他们根本就没有创造什么。他们只是看到了一些东西。他们总能看出各种事物之间的联系,因为他们习惯于将他们的各种经验联系起来,然后整合形成新的东西。之所以能做到这一点,是因为他们具有比别人更丰富的经验,或者他们对自己的经验思考得更多。不幸的是,这是一种非常稀缺的品质。我们行业中的很多人都缺乏多方面的经验。因此,他们就没有很多可供联系的节点,对待问题就只能提出线性的解决方案,而没有宽广的视野。我们对于人类的体验了解得更深更广,我们的设计就会越出色。」
那到底,什么是想法的连接?在中文语境中,想法的连接就是「散思维」,而与之相对的则是「集中思维」。它们并不是一组相反的概念,而是相辅相成的两种思维模式。
集中思维好似一束激光,光线集中、能量高,精准地打在一个点上,非常高效——它能让人在规则内快定位问题,像一个装满了「套路」和「抽象概念」的答案区,让脑力工作者得以游刃有余。但这里藏着一个危险的假设:问题本身,是规则内的。
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如果现实抛给我们的,是一个规则之外的问题呢?一个没有现成套路可循、无法在既有「答案区」里检索到的问题?这正是集中思维的盲区,也是无数人陷入无效思考的根源——他们用最精密的逻辑,在错误的框架里打转。想必我们都有过这样的经历,在初高中的几何数学题上,老师教给了我们一种思路,并经过大量的练习,让我们一看到这样的题,就自动去套用这个思路,迅解题。但偶尔我们会碰到这个思路无法奏效的情况,却依然在不断地尝试,看是否是自己的运用出了问题,但实际上,这把钥匙,就是开不了这把锁。这时,我们需要的不再是那个装满现成思路的仓库,而是一把能打破仓库墙壁的锤子。这把锤子,就是散思维。散思维好似一盏探照灯,光线宽广但相对模糊,能照亮一大片区域,它有个重大特点——可以在后台无意识的运行。探照灯自己转来转去,突然就照到了我们想要的东西,那就是「灵感」:我明明没有在想这个问题,突然一个解决思路自己冒了出来。灵感并不神秘。我们的大脑中储备了各种各样的想法,它们来自于我们长期输入而形成的积淀,这些想法是各自孤立的,散思维就是在潜意识中,不断地自动尝试找到这些孤立想法间的连接点,一旦成功建立了连接,灵感就冒出来了,你突然感觉受到了「启」。我们都知道这样一个故事:古希腊国王怀疑金匠在制作皇冠时掺了银,命令阿基米德在不破坏皇冠的前提下,鉴定它是否为纯金。阿基米德日夜苦思,始终找不到方法——他知道可以用密度来判断,但皇冠形状不规则,无法直接计算体积。他陷入了思维僵局。
一日洗澡时,他坐进浴缸,水溢出来了——这他早就见过无数次。但这一次,他看着溢出的水,突然意识到:物体浸入水中排开的水量,就等于它本身的体积。这样,皇冠的体积就能测出来了,再与同等重量的纯金对比,就能知道是否掺假。他激动地跳出浴缸,大喊「尤里卡!」(我找到了!)
这就是散思维——在后台无意识运行,尝试把各种想法连接起来。在当今的游戏设计领域,想法的连接尤为重要,它是整个游戏结构是否优雅的关键。马里奥之父宫本茂在制作游戏时有一个理念:「所谓创意,应该能够一口气解决多个问题」。如果能把一件事物与另一件事物结合起来,找出关键点,那么,越是一般人难以察觉的切入点,就越能创造价值。宫本先生总是一边念叨:「在哪里,在哪里?」,一边不停地寻找这样的「关键之处」,非常执着,坚持不懈。他认为,游戏制作总监的任务就是寻找这样的创意。想要有这样的功力,就得不断培养自己的创造力,该如何做呢?我们先从追寻创造的痕迹入手。
创造既然是想法的连接,那自然有迹可循。普通的创造很容易让人抓到痕迹,而高明的创造则「像是走过沙漠的狐狸,悄悄用尾巴抹去了来时的路」。
但是,凡是走过的必留下痕迹,凡是寻找的必能找到。《误杀》里藏着一个关于创造力的隐喻。李维杰的「犯罪天才」,源于他的阅片无数。那些看似消磨时间的观影经历,在他脑子里沉淀成一座巨大的「素材库」。当现实中的问题砸向他时,他没有凭空创造,而是从这座库里「调用」了合适的片段——这个片子的时间线、那部电影的不在场证明、另一部剧的心理战术……他把这些别人创造的成果,像乐高积木一样重新拼接,创造了一个新的、属于他自己的「作品」。而警司拉韫的破案,也不是靠刑讯逼供,而是做了一件和李维杰同样的事:走进他的精神世界,看完他看过的电影。当她理解了那些「积木」从哪里来,自然就知道了它们是如何被拼接的。那些电影,既是他的灵感,也是他的破绽。在各个领域,创造力的留痕都是相通的。
比如一张惊艳的角色原画。你第一眼看到的是她传神的表情、干练的衣着,忍不住赞叹画师的天才手笔。但你不知道的是,那张画布背后,藏着一整面墙的「素材库」——这个角色的身形来自某本画集,那个动作参考了一部电影的定格,型的弧度可能临摹自一张街拍,甚至那束飘带的飘动方式,都经过了数十张照片的反复比对。
画师不是什么都没想就画出来了。他只是比别人更勤快地把这些「出处」收集起来,放在手边。他一边画,一边在这些参考里「寻宝」,寻找那个属于他自己的「连接点」——当他找到的那个瞬间,别人的素材就变成了他自己的语言。所以当你看见某个造物,却不知道它从哪里来,一是你见的还不够多,二是对方想法的连接点很神妙,让你看不出原型。你只有亲自走过他的来时路,你才能理解这个造物是如何创造出来的。你以为的天才手笔,不过是有人比你更懂得,如何把前人的珍珠串成自己的项链。
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毫无疑问,托尼和他的光明会无疑是这样的天才,他们总是能把一切看起来无关紧要的东西联系在一起,然后迸出灵感的火花。
“原本事情应该是这样的,但……我们在研究心灵宝石的时候,现了一个独特的结构……”
托尼涩声的说道。
凯则声音颤抖,包含期望与绝望的问道:“于是……?”
“我找到了斯特兰奇让他用魔法帮忙复刻了这个结构,让我们将其应用到了人工智能的创造当中。”托尼不断地搓着脸,声音像是在被窝里放屁一样被闷在里面。
“然后?”
“然后……我们创造的人工智能居然真的拥有了自我意识!甚至还能自主的进行更新换代,它覆写了原本的底层代码……它不受控制了。”
事情很无厘头,一群地球上最聪明的人,做了世界上最蠢的事情……讽刺效果拉满!
“现在情况有多糟糕?”凯叹了口气,问正事。
他知道托尼是多骄傲的一个人。不到万不得已,他是不会求援的。
特别是在他自己憋着整了一个大活儿之后。
“……”一阵无言的尴尬之后,托尼才说道:“目前来说,不知道。因为我们压根找不到他去哪了,但他一定会给我们一个级大惊喜!”
原来在完成级人工智能的当晚,托尼他们一起嗨皮到半夜。
也是这个时候,级人工智能已经完成了迭代和自我更新,然后叛变了,并且控制了铁人系统。
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