人工智能VS人类智能,浙大马庆国告诉你谁更厉害

MBAChina
2016-03-17 09:31 浏览量: 3410

MBAChina网讯】自AlphaGo两次战胜世界围棋冠军李世石的消息传出后,不少人开始恐慌, “机器人进步这么快,人类未来堪忧!”......人工智能真的会取代人类吗?人工智能VS人类智能,到底谁更厉害?作为国内最早将神经科学引入到管理科学领域的学者,浙江大学管理学院神经管理学实验室主任马庆国教授最早提出了“神经管理学NeuroManagement”的概念,并长期从事神经管理学、行为决策与决策神经科学等领域的研究。对于近日AlphaGo战胜人类的事件,他表示,剩下的几局AlphaGo可能还会赢,但这并不代表人工智能在未来能够完全取代人类。



浙江大学管理学院神经管理学实验室主任马庆国教授


不同类型的人工智能,“威力”不同


马庆国教授表示,人工智能主要分为A、B两种不同类型,其中,A类是真正意义上的智能。人工智能本身没有创造性,需要人事先设定好所有“规则”。当遇到问题时,它并不能像人类一样根据周围环境想办法。比如,人在过河的时候发现没有桥,会想出很多方法来解决过河的问题,例如,找木头搭建简易桥。但计算机没有这样的能力,除非人事先给它设定“在需要过没有桥的河时,应找木头搭建简易桥”。但是,如果周围没有可以搭建简易桥的木头呢?人可以想其他办法,计算机就不行了。


当然,也可以给计算机设定一些有具体执行方案支撑的“抽象一点的规则”,但计算机就只能在支撑“这些抽象一点的规则”具体方案中,找“最优”对策。没有创新造性,是A类人工智能“死结”,也是它和人类智能最大的差别。在创造性这一点上,A类人工智能永远跟不上人类智能。


而对于另一种类型的人工智能,马庆国教授把它称作B类人工智能。他说,B类人工智能是指解决问题的方案,是可以穷举计算的,例如,围棋博弈就是这种情况。你我在比赛中出什么招,理论上是可以穷举计算的(把双方出招过程算完)。如果计算机可以快到“你的招一出来,计算机把后面可能的变化都算完了”,它直接就能找出最优方案,所以从这个层面来说,人是绝对打不过机器的。


“机器的计算速度非常快,哪怕3-5亿亿次的计算,天河2号计算机只要一秒钟就可以算完了,而人本身根本无法做到。”


尽管计算机可以计算得如此之快,但还是不够解决人们不陌生的大规模的计算问题。例如,“货郎担问题”:有n个城市,已知城市间的距离,要找出一条最短的路线走遍所有城市(一个城市只能到过一次),如何找出这条最优路线?5个城市,人可以用手工慢慢算,15个城市,人的手工就不行了(15的阶乘次),25个城市,一般的计算机就不行了。


因此,马庆国教授认为,除了要看计算机的速度,还要靠算法。穷举是最笨的办法。在我们运筹学里的优化中有很多算法是尽量避免穷举计算的。分支定界法(branch and bound)虽然与穷举法没有本质区别,但毕竟会节省很多计算次数。也就是说,人类在创造各种技术提升计算机速度外,也要凭自己的智力构想出更多的算法,包括给计算机设定的有可执行计算支撑的“抽象规则”。


“这就是B类人工智能,随着计算速度的增长,它一定可以战胜人,因为人没有那样的力量快速做这样的运算。”


AlphaGo愈战愈勇,但始终做不到创造性


马庆国教授分析称,AlphaGo的算法是深度学习(Deep Learning)算法+蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,它并不完全靠计算机的速度快,因为在技术进步的每个时间点上,计算速度是有极限的,就算是在最快的速度下,也不可能穷尽随n增大的所有可能。所以还必须要有算法。也就是说,AlphaGo的成功是计算机的速度+算法,而这个算法是深度学习加上蒙特卡罗,理解为某一种随机的算法加深度学习算法,二者的结合求优化。


“AlphaGo不是穷举算法,因为要节省计算次数,用穷举算法来不及算,所以它不能保证100%赢。”马庆国教授说,只有穷举算法,或者类似准穷举算法,才能够一步步精确的把最优算法找出来,那样才是机器准赢。如果漏掉了一些东西没算,那就也有可能输,但是这是小概率事件,非常少,因为它这个算法中还有一个功能叫学习。


“假设这次输了,它会把输和赢作对比,把这个算法进行自我改进,它的这种学习能力是一个逐渐增强的过程,比赛越多越会赢。而且无论是对方输,还是自己输,他都会总结经验,因此会越来越厉害,但始终做不到创造性。”


人工智能不可能消灭人类


随着人工智能的迅猛发展,不少人开始担忧,人类未来可能会被人工智能取代。而且早在2014年,著名物理学家史蒂芬·霍金也表示,运用人工智能技术制造能够独立思考的机器威胁人类的生存。他对此非常担忧,认为:“人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝。”


而马庆国教授却表示,他根本不担忧,并表示,没有这种可能性。


他说,再发达的人工智能也解决不了创造性的问题,它只能做到“你告诉他干什么,他就干什么”。“当然,人们可以从逻辑上说,创造性也是有规则的,我设计了这个规则,这个机器人不是有创造性吗?但事实上,这不是本意上的创造性,还是按照你设计的规则运行、寻优,在你的规则范围内创造,而在这个规则之外,它仍然不能创造。”


马庆国教授认为,真正的智能(人类智能)是根本说不清楚的,有些人想出新办法,也有些人想不出新办法。但想办法是计算机做不到的,所以他不认为人工智能可以这么快的消灭人或者消灭人类智能。


人工智能和人类智能最大区别在于工作方式


对于人工智能与人类智能的区别,马庆国教授表示,人脑真实的智能(人类智能)和计算机(人工智能)最大的区别在于大脑工作方式。


他说,尽管计算机也叫电脑,但它和人脑的工作方式完全是两回事。无论是存储,还是计算,大脑都是靠神经元、树突、轴突以及突触等相互衔接的结构和多种神经介质,来实现工作的:从神经元前面来的信号,到这个神经元后面出去,上百个甚至更多的连接方式。而不同的连接方式,就可能在工作中形成了不同的意识。“当然,关于意识的产生,这也只是我的推测。”


此外,马庆国教授还表示,人类大脑虽然有一个记忆工作区,但根本没有计算机所谓的硬盘器,它的记忆方式跟工作中的脑信号、神经介质等很多东西连在一起,非常复杂。


目前人类大脑的记忆与工作方式等方面的研究并不完善,所以世界各国不断的实施脑科学实验计划,最新的就是2014年奥巴马政府对此做出的巨量投资,他的投资有以下四个目标:


第一个目标是治疗脑的一些疾病,比方说老年痴呆等;


第二个目标是弄清楚所有的神经网路工作图。这个目标有点离谱,因为这个比基因测试可能还要复杂的多。而且人和人之间还有差异,和基因那种稳定性相比,相差很大;


第三个目标是工作方式,计算机要仿脑怎么仿?我们国家十三五规划里把这个叫做类脑,我们过去提出来的叫做仿脑计算;


第四个目的是弄清楚意识是如何产生的。这很奇怪,大脑本身是个物质的东西,通过运动竟然产生了意识。而意识在哲学上就是精神世界了。这点至今还未揭秘。


最后,对于AlphaGo战胜人类的事件,马庆国教授表示,从脑科学和计算科学的角度,AlphaGo只不过是我们科学进步的一个台阶,而且是一个小的台阶,它依赖于计算能力,也就是速度;也依赖于计算方法,但是仅仅靠新方法计算来解决阶乘级的问题,是非常难的,最终还是依靠速度。因此,人工智能计算更好的出路是仿脑计算,还有很长的路要走。


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