‘一分购彩大厅～welcome’如何防止人工智能技术失控？

3月1日，英国《卫报》网站近日刊出了一篇为题《这位人工智能天才能避免人工智能技术失控吗》《The superhero of artificial intelligence: can this genius keep it in check? 》，作者是Clemency Burton-Hill。　　下面是文章的主要内容。　　德米斯哈萨比斯(Demis Hassabis)具有保守的风度和谦虚的面容，但当他告诉他我说道，他正在致力于这样一个愿景答案智能问题，然后用它来答案一切问题，他变得很坦率。

这话从其他任何人嘴里说道出来都是荒谬的，但从他嘴里说道出来不一样。哈萨比斯是一位国际象棋大师，也是一位视频游戏设计师，他创立的人工智能创业公司DeepMind在2014年被谷歌以6.25亿美元的价格并购。他出生于一个移民家庭，享有剑桥大学和伦敦大学的计算机科学和理解神经科学学位。哈萨比斯的同事指出他是一名有远见的管理者，哈萨比斯指出自己早已寻找一种展开高效科学研究的方法，并声称自己正在领导一个21世纪的阿波罗计划。

哈萨比斯相貌很平时，回头在大街上丝毫没回头率，但互联网创始人蒂姆伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）将他称作这个星球上最聪明的人之一。　　人工智能（AI）早已走出人们的生活，许多人都在用于苹果或谷歌的语音助手。

不久以后，谷歌的产品终将从哈萨比斯的研究中受益，产品个性化、搜寻、YouTube、语音和面部辨识领域的改良都与AI有关。从将来来看，哈萨比斯正在研究的技术某种程度与情绪机器人或智能手机有关，其受益者某种程度是谷歌，也某种程度是Facebook、微软公司、苹果等投放巨资参予人工智能产品研发竞赛的大公司。它牵涉到我们需要想象和无法想象的一切。

　　这听得一起很可怕，显然如此。大多数AI系统是武断的，它们不能已完成一种类似的任务。所以，IBM的深蓝电脑可以打败国际象棋冠军卡斯帕罗夫，但在面临画圈打叉这种非常简单的游戏时连一个三岁小孩都不如。

而哈萨比斯从人类的大脑取得启发，并企图创建第一个标准化自学机器，即一套灵活性、自适应性的算法，它可以像生物系统那样自学，从零开始已完成任何任务，除了原始数据之外不必须任何别的协助。　　这就是人工标准化智能（AGI），其重点是标准化。在他的未来愿景中，超级智能机器将需要与人类专家协作解决问题完全所有问题。

癌症、气候变化、能源，基因组学、宏观经济学、金融系统、物理，许多我们想掌控的学科更加简单。他说道，即使是最聪明的人，穷期一生也无法掌控其中一个领域。

我们如何通过检验洪水泛滥的数据得出结论合理的观点？我们可以将AGI看做一个需要自动将非结构化信息转化成为能用科学知识的过程。我们正在希望研究的是一种可以解决问题任何问题的超级解决方案。

　　这种超级智能机器的经常出现或许还必须几十年之幸，但它或许离我们越来越近。2015年2月，DeepMind的一篇论文世界沦为顶级科学杂志《大自然》的封面文章，该文声称需要自学的AI软件在视频游戏中早已超过人类的水平。在这个终端到终端的自学系统中，一种被称作Deep-Q Network的算法早已学会如何解读输出端的动作，并能做出准确的要求（它在一些经典的雅达利2600游戏还包括《太空侵略者》、摔跤和乒乓球游戏中超过通晓水平。

）这是一个震惊世界的技术突破。　　上个月，DeepMind的另一篇论文又攀上了《大自然》杂志的封面。

在这样较短的时间里倒数在《大自然》杂志上公开发表两篇封面文章，这本身就是一个真是的成就。这一次，DeepMind的试验回头得很远，它向古老的竞技游戏棋士发动了挑战。

棋士的历史多达2500年，中国孔子的著作中曾提及过这种游戏。棋士的黑方变化无穷，其变数甚至多达宇宙中原子的移动。国际象棋的所有变化可以计算出来，但棋士无法。更加无以的是，编程者也不有可能写棋士的评估函数。

忽略，棋士必须一种类似于直觉的东西，当围棋棋手被问及他们下出有一步棋的原因时，他们往往不会这么说道：感觉。

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