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超级人工智能计算机是否有可能使“计划经济”成为完美现实?
rlux
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rlux
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超级人工智能计算机是否有可能使“计划经济”成为完美现实?
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超级人工智能计算机可能非常智能,但要使“计划经济”成为完美实现,或是不太现实的。为啥要这么说呢?原因主要有三个:
1、人工智能原理
我们经常看到的人工智能项目,原理基本都是通过采集大量的样本数据,交给AI深度学习算法去学习。学习过程都是通过人类自个判断对错,来告诉机器这个样本是对或是错。机器通过比对这些样本,逐渐总结出人类的判断依据,也就是决策模型。有了决策模型,人工智能就可以开始自个决策。当然中途有错误,人类会进行纠正,纠正后人工智能会继续纳入学习。直到错误率降低到一定水平(比如:95%),我们认为人工智能就算可以真正使用了。
2、人工智能存在错误率
面对曾经发生过的样本或者类似的样本事件,人工智能可以处理得非常完美。比如:人脸识别,声音识别,行为识别这些都是可以很好商用的。但是面对未来发生的未知样本,人工智能依然存在的错误率会放大。这对“计划经济”来说,就是致命的问题。只要出现一次错误,经济走向就会出大问题。
3、人工智能基于历史,而非基于未来
从人工智能的原理我们可以看到,目前人工智能的决策模型都是通过历史样本学习而来,它的决策也更偏向于可重复性的事件或者简单逻辑关系的事件。而计划经济都是计划未来五年或者十年的事情。这里不仅要避免曾经发生的错误,也要考虑各种未知情况、突发情况。这些对于人工智能来说就无法完美实现了。
4、面对复杂逻辑,人工智能也无法完美
人工智能虽然可以通过深度学习掌握决策模型。但是,现实中有很多复杂逻辑,人类都很难抉择,人工智能就更加难以抉择。比如:
一列来不及刹车的列车走A叉轨会冲下断桥坠毁,导致车毁人亡。走B叉轨会压死一群正在抢修的工人。如果你是这个变轨的操作工人,你该如何办?恐怕有人会说,列车上的人多,自然选择让列车走B叉轨。但是,如果抢修的人群中有两位是不可多的技术专家,或者是某高层领导呢?可能很多人又会说,那就选A叉轨呗。但是,如果列车上的人又有什么特殊性呢?
总之,面对复杂逻辑时,人类都需要通过头脑风暴来做不完美的决策。而人工智能的计算机自然也是无法完美做出决策的。
总结
总之,超级人工智能计算机虽然可以快速学习大量的样本,做出很好的决策模型。在面对同类或者简单逻辑的事情时,是可以很好应对的。如果面对逻辑又大又复杂的“计划经济”,人工智能恐怕还难以完美实现。
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