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计算机技术不管以何种形态呈现它都在发生变化
发布者:未知 发布时间:2017-12-29 05:00 阅读:

  这些变化将会产生重要的影响,因为计算机技术强化了人类的认知——既包括我们自己的认知,也包括对我们自身进行观察和分析的认知。由于我们对自身的定义主要基于思想和语言,而不是我们的行为,这就使得当前机器人学的发展越来越接近我们对人类身份的定义与判断。与此同时,那些存在于物理世界的由计算机驱动的机器也正在获得某些属于人类的特质。计算机技术在以下四个大的方面的变化将会以新的方式影响人类。

  不管是穿戴设备、人形机器人、自我复制的3D打印机,还是无人驾驶汽车,我们对计算机的认识一直在改变,一度流行的米黄色机箱似乎已经成了一个遥远的回忆。

  据说IBM原首席执行官托马斯·沃森曾经说过:“我认为全世界只需要4~5台计算机就够了。”他的这句线年代已经无数次被人嘲笑过了。但随着谷歌和亚马逊建立起全球性的数据中心网络,沃森的这句名言其实也并非毫无道理。今天我们不管是使用苹果的Siri语音助理、观看Netflix影片、用谷歌地图导航,还是阅读网页端电子邮件、访问Facebook,过去那个由应用程序、网络和处理器构成的以个人电脑为中心的世界已经离我们的日常生活越来越远了。在不久的将来,机器人设备很可能也会成为全球性计算网络的一个实体化装置。

  放置在办公桌上的“个人”电脑通常会用锁和线保护起来;智能手机与人的关系则更加紧密,通常放置在口袋和钱包里,或床头柜上。而现在,计算装置已经可以集成在鞋子、眼镜、假肢里面,甚至植入神经末端。随着人类与硅基计算平台以前所未有的方式紧密融合在一起,这种人机合一将会产生很多有意思的现象,让人感到兴奋的同时也会带来些许不安。

  计算机技术的发展经历了一个很长的阶段,从最初的数字运算、弹道计算,到文字处理、音乐制作、图片处理,直到现在的人工智能,它始终在一步一步地朝着人类的方向迈进。在这场广泛而深刻的变革中,我们有必要去审视计算机技术如何影响了我们的行动和信仰,以及我们所珍视的价值。

  在衡量蒸汽机和汽车动力的时候,我们拿它们和马的力量相比较,但是没有一种类似的方法可以衡量人工智能近似或者超过人类认知的程度。

  随着计算机所从事的事情越来越接近人类的领地,这种衡量标准的缺失和模糊性就显得尤为重要了。被释放出来的计算能力逐渐成为我们的一部分和评价我们自身的方式,因此我们现在更需要对此进行切实的深入探讨:计算能力目前正与人类结合在一起,在人类的活动空间里做着与人类一样的事情。但是我们还没有语言可以描述机器人在做什么,或者今年这个型号与2010年的比起来做得怎么样。

  这里凸显出以下5方面的特别议题。归结起来,这些议题引出了涉及人类身份、能动性、人权与责任的重大问题。正如我在引言里所说的,解决这些问题不单是计算机科学家和工程师的事情,还需要更多的人参与进来。

  把真实的物理世界转化为数据模型,不仅需要强大的运算能力,还要有相应的存储容量。机器人和无人驾驶得以实现的一个条件就是相关的传感器、算法和处理能力可以胜任导航的工作。与此同时,在非机器人的传感器领域,监控摄像头是众所周知的海量信息生成器(除非有人调阅,否则大部分信息都是无用的),而且机器发出的哔哔、嘀嘀声和其他各种信号纷至沓来,除非信号处理与解释的技术得到改进,否则大量的信息很快就会让我们焦头烂额。不管这些领域如何发展,在可预见的将来,机器人学都将与“大数据”的神话和技术进程联系在一起。

  正如埃里克·布莱恩约弗森和安德鲁·麦卡菲在《第二次机器革命》里提到的,互联系统在很多方面都符合幂函数分布的特征。比如在经济方面,最富有的人会变得更加富有、更有影响力,而缺乏技能的人则会变得更穷、更加边缘化。在经济等级中从底层通往顶层的途径逐年减少,很多国家代际之间的社会流动性正在减缓。这种两极分化的趋势,以及计算机技术在其中扮演的角色,或许可以解释谷歌大力投资机器人技术的逻辑:把社交网络拱手让给Facebook(号称“下一个谷歌”)之后,谷歌现在寄希望于抢占和实体计算有关的专利与市场,包括在车上、脸上(谷歌眼镜)、墙上(Nest智能家居)、工厂内(与富士康合资)以及极端环境中(波士顿动力公司)。

  当机器人在人群中间感知和移动时,它们会采集大量的数据。正如我们所经历的多次数据泄露事故中,大量个人信息被曝光,其中还包括极其私人的信息(如指纹),个人隐私遭受入侵的范围逐年扩大。比如,面部识别技术,虽然我们没法在Facebook或其他地方随便使用它,但是通过谷歌眼镜这类自动化设备、机器视觉和不计其数的摄像头与其他传感器,我们任何一个人的面部都将成为通向海量数据库的超链接,这种情况在我们毫无察觉的情况下可能很快就会发生。

  我们如何称呼一个经过强化的人类?对霍金来说,我们通常叫他“天才”就可以了,尽管如此,他使用的机器人轮椅和语音合成器,使其非常符合赛博格的定义。

  强化人类应该按照什么规则参与体育比赛呢?SAT的考官们要不要对非注意力缺陷症患者进行利他林药检呢?人力资源部门的招聘者该如何评估经过强化的“人类+”求职者呢?

  在人机光谱的机器一端,我们应该如何判断一台机器是否能够模拟人类的功能(有时是以比较怪异的方式)?阿兰·图灵(Alan Turing)在20世纪50年代提出过一个构想,在此之后人们又提出了很多不同的方案。

  随着人机结合体越来越多地出现,今天我们对人和机器这种过于简单的二元区分将不再适用。计算技术能够实现的人类功能日益增多,同时正如波士顿动力公司开发的行走式机器人所展现的,计算机也更多地采用哺乳动物的行为方式。至少,“什么是人”和“人的特质是什么”这些问题的答案很快会变得模糊:2015年的一篇文章甚至提议让人类与机器人结婚。

  这个趋势的一个最生动的例子或许就是2010年的“闪电崩盘”事件,当时道琼斯工业指数在短短20分钟里先是下跌600点,然后又恢复正常。普遍认为,这一事件的原因是自动交易系统对英国一名狡诈的日内交易员的下单做出了过度反应,导致临时性的市场流动性短缺。如果对人工生成的欺诈订单的自动响应,就可以击破金融系统的所有安全防范机制,使纽约证券交易所的总市值损失9个百分点,那么数以百万计可以产生类似异常行为的传感器可能造成什么样的后果呢?我们很难对软件代码进行这种规模的压力测试,也无法从逻辑上预测众多独立系统交互操作的结果。那么机器人拥有者和制造者应该享有什么权利,并承担何种责任呢?

  此外,我们越是依赖机器来承担认知责任,就越容易忘记如何处理重要的事情。针对2009年法航从里约热内卢飞往巴黎的447航班坠机事故的一份分析报告,指出了在自动化操作情况下人类技能退化的严重问题:几名机组成员尽管有几千小时的飞行经验,但是实际操控飞机的经验极其有限,特别是在复杂环境中驾驶飞机的经验更加不足。考虑到GPS导航极高的精确度,美国海军学院在1997年已经取消了天体导航课程,但是仍然会指导学员使用六分仪(只是不再使用图板和纸)。袖珍计算机的出现,已经使得一代高中生不会运算简单分数的加减法了,而这是木工和其他工匠的必备技能,他们不怎么需要用到十进制运算。数字工具给我们带来了意想不到的后果。

  本文摘自《机器人与人》,约翰·乔丹 著,中国人民大学出版社2018年6月出版。

 
 

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