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谷歌施密特:比起机器人还是人类更可怕

CNBC称,谷歌母公司Alphabet的董事长埃里克-施密特(Eric Schmidt)表示,人类应该花更多时间去担心其他人类的威胁,而不是纠结于人工智能(AI)驱动的机器人是否会变得邪恶这一问题。


施密特在旧金山的RSA大会上表示:“我的朋友安迪-麦卡菲(Andy McAfee)说过,人类将在电脑造反之前进行反击。”麦卡菲是麻省理工学院(MIT)数字商业中心首席研究科学家。

他补充称:“人类应该担心自己,这是我的个人观点。”

在此之前,其他一些科技界名人对人工智能有朝一日超越人类,进而攻击并毁灭人类的可能性表达了担忧。特斯拉CEO马斯克近日就表示,要想在AI时代不被淘汰,人类需要与机器相结合,进化成某种“半机械人”(cyborg)。他表示,人类未来的关键是我们使用AI来加强而不是取代人类能力。

但施密特认为,这种世界末日情景更适合于科幻电影,而不是现实生活。他表示:“这是电影,不是现实。我们可以重新开始吗?这是电影,并未发生,我们仍在这里。更重要的是,这种情景是以大量的假设为前提。”

他表示,谈到人工智能,最有趣的进步是在计算机视觉领域,很多情况下超过了人类视觉,这对医疗保健和交通运输业将产生重大影响。“类似交通事故和错误诊断这种困扰我们的情况将会明显好转,我以我的名誉打赌,这将在未来五年内成为现实。”

专家称接触外星人后果严重:或“终结地球生命”

英媒称,随着天文学家找到越来越多厉害的方法寻找宇宙中其他地方的生命,一位著名的研究人员警告说,我们对于自己想要得到什么应该谨慎。


据英国《每日邮报》网站报道,芝加哥阿德勒天文馆的天体物理学家一位名为吕西安娜·瓦尔克维什美国国家广播公司新闻电视台说,事实上,对人类来说与外星人接触可能是灾难性的。她说:“有这种可能,我们主动发出信息,想要引起智慧文明的注意,而我们联系上的智慧文明未必会把我们的最大利益放在心上。”


她说,与外星人联系可能是灾难性的——但也可能“加速提高地球上高质量生活的能力”。


最近接受采访时,史蒂芬·霍金说:“如果外星人拜访我们,结果很可能就像哥伦布登上美洲大陆,对美洲印第安人来说并不是好事。另一方面,也可能会带来巨大的好处。可能会结束地球上的生命,也可能会加速提高地球高质量生活的能力。我们无法预知。”


史蒂芬·霍金还认为,我们试图联系外星人是在做一个危险的游戏。


这位物理学家认为,如果外星人发现地球,他们可能要征服我们的星球并进行殖民化。


但搜索外星文明研究所的共同创始人、前所长吉尔·塔特认为不会是这样。她认为,任何成功穿越宇宙的外星人都会有足够的教养,能够做到友善平和。


她说:“认为存在比我们的文明还要长久得多的文明的说法,以及科技仍然具有侵略性这个事实,在我看来,都毫无道理。”


20世纪80年代制定了首次接触基本协议,但这些只是准则,而不是处理与外星人接触的行动计划。


探测地外文明无线电信号工作的领导者塞思·肖斯塔克说,需要付出更大努力来制定出行动计划。他说,我们目前对外星人的反应“就像尼安德特人制定计划以防美国空军出现一样。”

我国超级计算机被问:超一流计算机能否做出超一流应用

2017年世界大学生超级计算机竞赛开幕,这是一个堪称国际顶尖水平的赛事。从参赛人数来看,来自中国、美国、英国、德国、印度、俄罗斯等15个国家和地区230支高校参赛,是国际同类赛事之最。

开幕式上,国家863计划“高性能计算机及应用服务环境”重大项目总体专家组组长、北京航空航天大学教授钱德沛作为受邀嘉宾,在致辞中向与会专家和年轻参赛选手泼了一盆冷水:“今天的神威·太湖之光,作为世界上最快的超算,是基于我们自己的众核处理器来实现的,那么我们的软件怎么办,系统软件,工具软件、应用软件?这些是否也能跟上步伐?”

换言之,我们有了超一流的硬件,可是我们的软件、应用呢?

这道出了大赛举办的初衷,正如大赛发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东所说,让年轻参赛者通过挑战神威·太湖之光,筛选出更多面向未来的复合型科技精英。以此,也来回答备受专业人士关心的问题:通过超一流的计算机,我们能否做出超一流的应用来?

一场不同于实验室里的战役:对超算不再“盲人摸象”

至今,钱德沛还记得20多年前“尴尬”的一幕。那是1996年,他和另外一位专家去参加全球超级计算大会,“会场内外,一个中国大陆的学者也碰不到”。

让他没想到的是,一晃多年过去,在如今的超级计算领域,已经很难找到没有中国大陆学者身影的学术会议。更让他自豪的是,中国还发起了已经成为目前国际上规模最大的大学生超级计算机竞赛。

在他看来,这是一个“有长远”眼光的举动,如今不论是自然科学,还是工程技术,都离不开所谓的大数据以及计算能力的提升,“掌握计算的技能,对我们的科学教育来说是一个根本任务”。

遗憾的是,在国家超级计算无锡中心主任、清华大学教授杨广文看来,迄今为止,我国在超级计算领域的课程设置,与行业发展的速度仍有较大的差距。

杨广文还记得,将近5年前,在全球大学生超级计算机竞赛(ISC12)之前的国内选拔时,主办方通知了国内300所学校,最后参加的却只有27所,绝大多数学校之所以放弃,就在于他们没有合适的、富有创造力的选手。这也再次拷问国人在超算应用领域创造力的培养。

钱德沛告诉记者,我国的超算起步较晚,长期以来都存在着“重技术、轻应用,重硬件、轻软件”的问题;而相应超算人才的教育,也很难跟上趟儿,新世纪以来更是进入了贫瘠地带,不少计算机学院甚至把这个课程砍掉,导致学生没学过,不会用。

毕竟,超算涉及多个学科的交叉应用,诸如师资、设备的培养成本都很大,没有学校愿意专门为此调整课程设置。有的专家一针见血提到:学校花几百万上千万元购买的设备,不可能让一个本科学生轻易去碰,如果弄坏了怎么办?这个风险太大了。

相应地,超算大赛却为学生提供了顶级的超算设备,也鼓励学生的创新与冒险精神。今年参赛选手要进军的神威·太湖之光,就在杨广文领衔的国家超级计算无锡中心。

在他看来,这是一场不同于实验室里的战役,对很多从事超算工作的科研人员来说,超级计算机到底是什么模样,有什么潜能,仍在不停地摸索。那么通过比赛,让学生有一个“从头到尾”的整体性、而非“盲人摸象”般的认识,至关重要。

如何在世界最快超级计算机上大显身手?

神威·太湖之光究竟有多快?用数字来看,其峰值性能达每秒12.5亿亿次,也因此成为世界首台运行速度超10亿亿次/秒的超级计算机。杨广文曾表示,这台运算最快的超级计算机,性能指标超过第二至第六名5台超级计算机的总和。

有一个更为通俗的类比,神威·太湖之光的速度相当于普通家用电脑的200万倍。

为什么超算会有那么强大的能力?原因其实很简单:每台超级计算机都由大量的计算核心(计算节点)组成,计算处理问题时,这些计算核心团结协作,一起努力工作,这就是所谓的“并行计算”。和人类“人多力量大”“团结就是力量”的道理无甚区别。

相应地,计算机科学家的主要任务,就是将计算数学家给出的算法,写成能在超级计算机上高效执行的并行程序。

这并不简单:正如中科院软件所并行软件与计算科学实验室姚继锋博士所说,写一本小说、抄写生字1万遍、造一辆汽车,等等,设想把这件事情交给1个人做、10个人做、100个人做、1万个人做,将会是什么情形——10个人做,就一定是1个人做的效率的10倍吗?当中有人偷懒不干活儿怎么办,又或者有人生病了该怎么办?

计算机科学家面临的挑战和这个类似,他们需要指挥、协调众多计算核心,让它们齐心协力,不仅要把工作做对,还要做得快、做得好。

2016年11月中旬,在美国举行的全球超级计算大会上,中科院软件研究所研究员杨超等人获得2016年度高性能计算应用最高奖——戈登·贝尔奖。这是近30年来,中国超算应用团队第一次获得这一被誉为“超级计算机应用领域诺贝尔奖”的奖项。当时,包括杨超等在内的计算机科学家所要做的,就是将算法写成可以在计算机上执行的程序。

如今,在今年的大学生超算竞赛上,年轻的参赛选手也将挑战“戈登·贝尔”奖提名的模拟题目,而所用的工具就是神威·太湖之光。杨广文说,在预赛阶段,参赛者就可远程登陆神威·太湖之光,主办方将给每个队提供超过1000核的太湖之光计算资源。

“希望参赛者能够驾驭这台最快的超算。”杨广文说。

当超算遇上人工智能:能否让机器接近人类的思考能力

如今最受科技界和产业界青睐的,要属人工智能了。今年年初,机器人AlphaGo在非正式的快棋赛中,连续战胜围棋冠军常昊、周睿羊等多位高手,收获60胜,再次引爆人们对于人工智能的关注。

杨文广告诉记者,随着人工智能越来越热,也越来越离不开大数据分析。目前,人工智能最流行的方法“深度学习”,就是在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本作智能识别或对未来作预测,以达到具有人类一样的思考能力。


不过,要模拟人脑绝非易事,人脑的计算能耗比是超级计算机天河二号的200万倍。相应地,人类大脑大致有1000亿个神经元,每个神经元有大约5000个神经突触。也就是说,要使机器无限接近人类的思考能力意味着要模拟出更多的神经元和神经突触,模拟人脑对计算的要求极高,这就要求必须在强大的超级计算机平台上进行。

王恩东也告诉记者,随着超级计算、大数据、云计算相互融合,以人工智能为代表的智慧计算,将成为未来计算产业里面最重要的组成部分,这将对计算技术带来新的挑战。如今,超算大赛赛题再次设置人工智能,就是希望参赛大学生能够了解掌握最新的人工智能算法、大数据应用和先进计算架构的相关知识和能力。

国际高性能计算咨询委员会亚太区主席刘通告诉记者,超级计算机在“解读”马航数据时,不仅需要一个硬件平台,还需要“懂得航空数据”的软件和人,但在这方面,“相关的软件太少,应用领域的人才缺乏”。

王恩东说,这一次,希望神威·太湖之光这个好鞍,能找到好的千里马来驾驭,“让更多的年轻人能够投入到这个行业中,为国家,为行业储备一批人才”。

世界最大太阳能电站成死亡禁区:烤焦飞鸟

史上最贵空气出售!来自瑞士阿尔卑斯山区

韦特大脑表示未来人类发展已经离不开人工智能

什么是智能(intelligence)?哲学家和科学家一直在努力解决这个问题,而答案却一直难以捉摸、飘忽不定,哪怕这个中心是我们能称之为人的根本属性。


人工智能不是魔术,但我们已经看到它如何像魔法一样大幅推进科学研究,并在照片中识别物体、识别语音、驾驶汽车或将在线文章翻译成几十种语言的日常奇迹中扮演重要的角色。随着近几年越来越多的科技巨头、高等院校、创新创业公司都热衷投身于人工智能领域,人工智能领域成为未来发展的方向已经逐渐明晰。人工智能技术再次成为众人关注的焦点,从国内企业到国外企业,科技巨头到新秀企业,无一不将自己在人工智能领域所取得的成果作为主推产品。企业与资本的青睐,无疑让这种厚望变得具体起来,这也使得人工智能市场正在迎来最好的时代。



关于人工智能应用,国内知名专家介绍,人工智能领域的科研和应用开发进展。人工智能是靠深度学习来增加智慧的,比方说,韦特大脑利用区块链与深度学习来合并来自不同区域的数据,服务于人与企业,以及企业与企业之间的关系,通过区块链,人工智能的方式来进行匹配,韦特大脑在这些数据上进行人工智能分析,可以得出多种分析成果。



智能图像识别,你把各种照片 给它,它的深度学习引擎核心就会读这些照片,分析里面的特定结构,找出共有特征,对于计算机而言,图像只是一串数组。在这串数组内,局部图案,例如物体的边缘,在第一层中能够被轻易检测出来。神经网络的下一层将检测这些简单图案的组合所形成简单形状,比如猫都会有两只耳朵、有胡须,眼睛很亮,下次看到类似图片时,它会说,这是一只猫。现在的人工智能主要是靠大量资料输入算法,由算法自动归纳、建模,来获得深度学习的能力,基本上都可以看作一个数学函数。



智能语音识别,输入语音信号,训练这个函数,使它输出特定的文字符号。在自然语言处理方面运用人工智能,就可以做出实时的语音辨析、智能语音助理这样的产品,比如苹果的SIR I,还有能跟人说话的小音箱,人问它天气之类,它可以去网络上抓取答案,再回复给人。再复杂一点,比如语音订票系统,它会抓取时间、地点这样的关键词,放进交易系统里正确的位置,就能完成一些交易。



随着人工智能深度学习、智能机器人变得越来越普遍,在这些机器人将在制造、培训、销售、维修和车队管理方面担任新的岗位。人工智能将能够实现今天难以想象的新服务。在通往打造真正智能机器的道路上,我们正在发现新的理论、新的原则、新的方法和新的算法,这些都将产生应用,并将改善我们今天、明天乃至明年的日常生活,年轻人只要调整职业目标,就能够享受 AI 提供的大量的机会。那么,我们如何为尚不存在的工作做好准备呢?


AI已经遍布我们的世界,它在日常生活中产生了巨大的变化。但这不是你在科幻电影中看到的AI,也没有神经紧绷的科学家猛击键盘,试图阻止机器摧毁世界。而是帮助我们来提高更高的生活质量。




“2017年全球十大突破性技术”中外不一样?

《MIT Technology Review》(以下称《麻省理工科技评论》) 对很多科技界人士并不陌生,特别是每年发布的“全球十大突破技术”,更是不少专家学者、投资VC,以及行业从业者紧密关注的榜单。

值得一提的是,这家拥有117年历史的全球著名科技媒体,还在连续16年发布“全球十大突破技术”榜单后,在近日首次来到中国大陆,搞了一个“2017年全球十大突破性技术”中国大陆地区首发会议。

这种消息当然也算扬我国威振奋士气了,一方面可能是中国科技创新突飞猛进,上榜企业和技术多了,来中国大陆搞个首发会也是自然;另一方面也可能与中国市场对《麻省理工科技评论》的关注有关,特别是能上“全球十大突破技术”年度榜单,确实是企业发展中一件值得大书特书的成绩。

然而,这个“2017年全球十大突破性技术中国大陆地区首发会议”,更像是一个《麻省理工科技评论》的中国本土化活动,更直接的说法是:这是为中国大陆参与企业的特供活动。

首先,这个中国大陆地区首发会议上发布的“2017年全球十大突破性技术”,确实跟在世界其他地方宣布的一致的。

包括:1)强化学习、2)自动驾驶货车、3)细胞图谱、4)刷脸支付、5)360度自拍、6)太阳能热光伏电池、7)实用型量子计算机、8)治愈瘫痪、9)僵尸物联网、10)基因疗法2.0。

不过,除了公布“十大突破性技术”,《麻省理工科技评论》也会对这些技术做简单说明,并且公布成熟可用期限,而且最为关键的是,会一同公布上榜技术的主要研究者参与者。

于是问题就出现在这里,如果你单看这次为中国大陆专门召开会议上发布的榜单,可能跟世界其他地方看到的不同。

强化学习官网版和中国特供版强化学习官网版和中国特供版
比如,在“强化学习”这一技术的核心研究者中,《麻省理工科技评论》官网以及世界其他地方看到的名单有这几家:DeepMind、Mobileye、OpenAI,Google。但到中国大陆首发会,你可能看到的是:DeepMind、Mobileye、OpenAI、Google、科大讯飞、阿里巴巴、微软亚洲研究院、中科院,百度。

自动驾驶货车官网版和中国特供版自动驾驶货车官网版和中国特供版
再比如,在“自动驾驶货车”技术的核心研究者中,《麻省理工科技评论》官网以及世界其他地方看到的名单有这几家:Otto、Volvo、Daimler、Peterbilt,但到中国大陆首发会,你可能看到的是:Otto、Volvo(沃尔沃)、Daimler(戴姆勒)、Peterbilt(皮特比尔特)、Baidu(百度)。

刷脸支付官网版和中国特供版刷脸支付官网版和中国特供版
还比如,“刷脸支付”这一技术的核心研究者中,《麻省理工科技评论》官网以及世界其他地方看到的名单有这几家:Face++ 、Baidu,Alibaba。但到中国大陆首发会,你可能看到的是:旷视Face++、百度、科大讯飞,阿里巴巴。

当然,这并不是一次对标发布的榜单,比如发布一份官方榜单,再列出“中国研究者”之类的,好对中国企业以资鼓励之类的。


但是,从这次“2017年全球十大突破性技术中国大陆地区首发会议”的主办方,也是《麻省理工科技评论》在中国大陆地区的独家运营方——DeepTech深科技最后发布的内容来看,榜单里并没有明显区分或任何说明——说明这是一份“中国定制”的榜单。

而且从参与企业方面来看,没有在《麻省理工科技评论》官网或世界其他地区被列出的中国企业,真的当真了!

所以你可以看到这样的消息:“科大讯飞两项技术入选《麻省理工科技评论》2017全球十大突破性技术榜单”、“百度人脸识别等三项技术入选MIT 2017年’全球十大突破性科技’”,“MIT评出全球十大突破性技术,阿里巴巴连摘两项”……

所以如果你也关注到了以上不同,可能不是打开了一个假网页,可能是《麻省理工科技评论》“2017全球十大突破技术”,实在想给中国企业多一些自信和鼓励呢。

活动主办方回应称,这是个技术榜单,不是一个公司榜单,所有公司都是该项技术的代表企业。为了不太偏颇,美方授权增补中国公司,所以有所不同,比如强化学习,只有美方公司,增加了数家中国公司。每项增加都是得到审批了,文章内容也有增加中国部分。