机器学习能力能否媲美人类？

探索人工智能的硬核：从AlphaGo的胜利到Tay的挫折

随着科技的不断进步，人工智能领域也取得了显著的发展。在三月中旬，一个名为AlphaGo的机器人成功击败了围棋高手李世石，再次刷新了人工智能领域的纪录。就在一周后的3月23日，微软开发的聊天机器人Tay在接入推特后不到24小时的时间里，由于被网民误导发表了过激言论而被迫下线修复。这两个案例背后，展现了人工智能的核心技术——“机器学习”的惊人潜力和挑战。

机器学习——人工智能的终极追求

人类通过学习获得新知识和新技能，那么，如果机器能够像人类一样拥有学习能力，是否意味着它们也越来越智能呢？对此，山东大学哲学与社会发展学院教授王华平表示，机器学习的终极目标是让机器通过学习获得尽量多且足够高级的知识与技能。美国人工智能学家汤姆·米歇尔给出的机器学习定义被学界普遍认可：一个计算机程序能够从经验中学习，并在特定任务中提高其性能。

根据这一定义，机器学习必须具备任务、性能度量和训练经验三个要素。AlphaGo之所以能够打败围棋高手，是因为研究人员在其身上运用了深度学习技术，让它接受了大量的训练。与此当代人工智能采用的深度学习技术，使得人工智能的神经元网络对外部对象的抽象层次更为丰富，行为更具容错性、灵活性和模糊性。

与AlphaGo的近乎完美胜利相比，Tay的表现则得失兼有。正如王华平所说，无论是AlphaGo还是Tay，都在试图用机器学习的利剑敲开人类智能的硬核——基于直觉的计算和基于语言的思想表达。背后的困境和挑战不容忽视。正如一些学者所指出的那样，“要建构像人类那样获取新知识和新技能的人工系统，面临的难题远非技术层面。”机器学习技术在某种程度上只是模仿了人类的某些智能行为，但并未完全理解人类智能的本质。尽管机器学习技术取得了显著进展，但在某些方面仍然力不从心。例如聊天机器人Tay的“学坏”事件反映了机器学习对人类语言理解的不足。语言不仅仅是声音和字符的组合，更是表达说话者心理状态的语义实体。要让机器真正理解人类的语言并赋予其意义仍然是一个巨大的挑战。此外机器学习对人类智能理解的理论缺失也是目前面临的一大难题要攻克这一难题需要加强不同基础学科之间的合作包括认知神经科学、认知心理学、语言学和理论计算机科学等这些学科的专家需要理解对方的“语言”共同推动人工智能的发展。总的来说尽管人工智能已经取得了显著的进展但在机器学习方面仍然存在许多挑战和困境需要我们继续探索和研究以实现真正的人工智能系统的发展。

学习人类智能的局限与挑战：人工智能的新思考

人工智能领域近期经历了令人瞩目的进展与挫折。机器人AlphaGo的胜利让人们看到了人工智能的巨大潜力，而聊天机器人Tay的“学坏”事件则揭示了机器学习对人类智能理解的局限与挑战。这两个案例让我们不得不重新审视人工智能领域的发展现状及未来挑战。

尽管机器学习技术在人工智能领域取得了显著进展，但在尝试模仿人类学习能力的过程中遇到了重重困难。虽然机器可以通过学习获得一定的知识和能力，但它们仍然面临着与人类完全不同的学习方式和效率问题。例如，一个幼儿可以在很少的语言交流样本中学习语言，而要让机器学会使用语言则需要海量的经验和相对复杂的统计分析方法才能达到一点规律性的认识。这种对比凸显了机器学习对人类智能理解的不足和局限。因此如何让机器像人类一样具备真正的学习能力和创造力仍是人工智能领域亟待解决的问题之一。此外机器学习还面临着对人类语言理解的挑战。语言不仅仅是声音和字符的组合更是表达说话者心理状态的语义实体要让机器真正理解人类的语言并赋予其意义需要更多的探索和努力这也是当前人工智能领域面临的一大难题和挑战之一。 在与各领域专家的交流和合作中我们发现要解决这些问题需要加强不同基础学科之间的合作和交流包括认知神经科学、认知心理学、语言学和理论计算机科学等这些学科的专家需要共同研究和学习彼此的知识和方法以推动人工智能领域的进步和发展。 综上所述人工智能领域的发展是一个不断探索和学习的过程我们面临着许多挑战和困难但我们相信随着科技的不断进步和人类对智能本质的不断深入理解我们将克服这些困难实现更强大的人工智能系统为人类带来更大的便利和发展机会。 展望未来的人工智能领域我们充满期待同时也需要我们不断思考和创新共同推动这一领域的进步和发展。 未来的人工智能系统不仅需要具备强大的计算能力和学习能力还需要具备更加丰富的情感和创造力以及更加完善的道德体系。 同时我们也需要认识到人工智能的发展是一个长期的过程需要持续的研究和探索同时也需要我们保持谨慎和理性对待可能出现的问题和挑战以确保人工智能的发展能够真正为人类带来福祉。 让我们共同期待并努力推动人工智能领域的进步和发展为人类创造更美好的未来！王华平指出，尽管机器学习已经在计算机科学与统计学方面取得了显著的进展，但从人类学习中汲取的启示仍然相对较少。这在一定程度上是因为我们对人类学习的理解仍然有限。人类学习的一个重要特点是概念化，即使用概念来表达思想。当前的机器学习技术尚未能够让机器实现这一重要功能，无论是Tay还是AlphaGo，它们都无法表达自己的概念，无法理解自己的行为和言语。

王华平建议，为了真正实现与人类的媲美，机器学习需要进一步借鉴人类的学习方式。机器需要掌握概念化能力，并发展出类似于人类的自我意识二阶状态。这样，机器才能建立起自己的价值体系，识别和避免那些与其基本原则和价值冲突的不良意图。为了实现这一目标，我们需要认知科学深入揭示更多的人类认知细节，同时需要哲学的引导，构建更加完善的人类价值体系。要想机器学习实现质的飞跃，就必须加强与认知科学和哲学的跨学科合作。