热门:《网络进化论》作者：人工智能威胁论还只是杞人忧天

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网络的进化和生物的进化最终由“人”统一了。 视觉中国图人类社会的重大技术变革都引起了新行业的科学革命，大航海时代带来了达尔文的进化论，工业革命为后来物理学的重大突破奠定了基础。 那么，以1969年网络诞生为代表的网络革命对人类来说意味着什么呢？ 会带来什么样的科学突破呢？ 8月26日，“文化纵横”、南都注意联合主办的“一期一会”邀请计算机专家、“网络进化论”作者刘锋讨论新科学革命的前夜和人类的未来。 澎湃信息整理了讲座的主要复印件，介绍给了网民。 刘锋网络的类脑结构是近20年来网络带来的新应用和新功能，如3d打印机、复印机远程操作、远程医疗手术、中国水利部门设置传感器收集气象新闻，谷歌的“街景”服务是网络为人 我们能用神经学发现的结构预测网络未来的快速发展方向吗？ 另一方面，人脑至少从几万年前开始进化了所有的网络功能。 在科学实验中，大脑也有Google这样的各种搜索引擎，facebook这样的sns系统，ipv4这样的地址代码系统，Cisco这样的路由系统……神经学和脑科学在网络的帮助下揭示了大脑的秘密 2008年，我们(中国科学院相关研究小组)发表了论文《人类工程学》，提出了网络进化为类脑结构的观点，制作了网络云脑的示意图。 之后，年发表了论文《多杂系统和多杂网络》，年出版了著作《网络进化论》，进一步论述了网络云脑理论。 近年来，我们还将物联网、云计算、大数据、产业网络、机器人、人工智能、虚拟现实等新技术纳入到这个模型中，用网络云的大脑结构说明科学技术的前沿和热点，网络 在这个模型中，网络与现在的尖端技术联系在一起。 比如物联网是网络大脑感觉神经系统的萌芽。 云计算是网络大脑中枢神经系统的萌芽。 工业4.0、工业网络、无人机、智能驾驶、3d打印，本质上是网络大脑运动神经系统的发育和萌芽。 大数据是网上大脑新闻的基础 同样的想法也可以用于分解边缘计算、移动网络、大社会交流互联网、云反射弧、人工智能等尖端技术。 人工智能的历史在现在的1956年夏天，与以麦卡锡、明斯基、罗切斯特、申农等为首的年轻科学家们聚集在一起，共同研究和探讨使用机器模拟智能的一系列相关问题时，首次提出了人工智能的概念。 在随后的近60年里，人工智能经历了几次高峰和低潮。 20世纪60年代出现了热潮，可能会比今天更热闹。 人工智能和机器人的迅速发展最终被认为有可能取代人类。 到了1980年代，日本第五代计算机和神经网络的研究也引起了热潮。 但是，随着1992年日本的第五代计算机计划没有实现，此后人工神经网络热潮也在1992年代退热了。 算法有了一些改进，但找不到武之地，没能影响产业界。 如果一项技术得不到产业界的应用，就很难爆炸。 比如，我们现在经常被说是“模糊的数学”。 创始人最初在美国一直没有志向。 日本产业界将其算法应用于洗衣机和冰箱大获成功，洋溢着各种荣誉。 同样，人工智能在1990年代经历了“ai之冬”。 这个冬天持续了将近十年。 在2006年加拿大多伦多大学教授杰夫·辛顿( geoffrey hinton )提出“深度学习”算法之前，情况没有变化。 “深度学习”现在已成为热概念，深度学习算法是20世纪40年代诞生的人工神经网络理论的巧妙升级，其最大的改革创新是能够比较有效地解决巨大的数据。 但是，在10年前，在互联网企业发掘它之前，提交当初没有被重视。 首先微软应用一段时间后，推给了谷歌。 年，谷歌建立了基于深入学习的谷歌大脑，与基于互联网的大量数据进行交流，其威力终于爆发，人工智能进入了新时代。 所以最近的人工智能热潮与网络密切相关。 与其说是人工智能热潮，人工智能时代，不如说是网络人工智能的热潮和时代。 今天诱发人工智能迅速发展的是谷歌、facebook、微软、intel、ibm、中国百度、腾讯、阿里巴巴等互联网和it领域的巨头。 我们之前说过，网络在进化过程中形成了类脑结构，但这不是一蹴而就，而是由科学探索和商业创新两个动力源逐渐发展起来的。 网络云大脑各神经系统发育不均匀，导致波形峰值，往往是一个技术或模式成熟后下一个技术或模式爆发的基础。 没有社会交流互联网、物联网、云计算的成熟，就没有从这两年开始突然在全世界爆发的人工智能热潮。 这次人工智能热潮本质上是网络进化过程中再次高峰式的浪潮，它无法为以前的网络应用和技术奠定基础。 人工智能的现实应用是在智能城市人工智能与网络中枢神经系统相结合后，这五六年来我们一直听到的网络巨大系统诞生了，一部分直接被命名为“脑”，如谷歌脑、百度脑、ibm的华生系统 人工智能与网络听觉神经系统结合后，与科大通信飞行、云之音等语音识别公司产生了产品。 人工智能与网络视觉神经系统结合后，产生了绿色深瞳、face++等图像识别类企业和产品。 这些企业的创始人几乎来自科学界，根据网络的大数据，把他们的算法应用于网络的不同情况。 人工智能与网络运动神经系统的结合产生了越来越多的应用，如无人驾驶汽车和无人机。 人工智能与网络的神经纤维系统，即我们的线路和运营商结合，具有更大的发挥空间。 人工智能与大社会交往网的结合，产生了百度的机密、微软的小冰等系统。 这些系统都必须纳入社会交流互联网才有生命力，所以可以向微博和微信寻求协助。 这里可以看到神经网络型组织的威力。 人工智能的下一个热点不仅仅是与上述领域和网络神经系统的结合。 大脑有两个最核心的要素，一个是神经网络，二个是反射弧。 我们的智能都需要用反射功能来表现，所以我提出云反射弧这个概念。 这对互联网和人工智能下一步的迅速发展很重要。 我们预测将来的3~5年，云反射弧的问题将提到议事日程。 例如，科大通信飞的语音识别与自动驾驶如何结合？ 2008年，ibm领导人提出了智能地球的概念，根据这个概念产生了智能城市的构想，今天中国很多城市大力推进了智能城市的建设。 智力城市的产生本质上要结合网络触角和现代城市建设，依靠网络才能迅速发展。 我们最新的研究表明智力城市也有类脑结构。 首先，城市有神经网络 城市之所以成为智慧，是因为彼此联系，分裂不能产生智慧。 这需要神经元的相互作用，即神经网络。 城市也同样需要中枢、感觉、运动、视觉等神经系统，建设自己的云计算中心和大数据中心。 其次是云的反射弧 城市交通、安保、金融、旅行、社区可以根据反射弧的效率判断智慧的程度，例如火灾发生时能否迅速将消息传达给119，以及能否迅速报警。 我们现在的方法是居民自己通报，但在智能城市用温度传感器发现异常，可以迅速传播到消防部门 进一步的智能化与人工智能有关，如无人消防车自动驾驶到火灾现场等。 人工智能的进化方向网络云脑的结构于21世纪20年代开始清晰，随着科学技术社会的迅速发展而深入扩展。 在这种趋势下，人类根据自己制造的技术和工具向网络大脑的方向进化了。 “人”要素连接网络的进化和生物的进化 我们回到了达尔文的“进化论”。 那可以说是人类历史上最伟大的理论之一。 那是新的世界观或生命观，对之后的科学和人类行业产生了巨大的影响。 这至今仍影响着主流科学界的观点。 也就是说，生命的进化没有方向，人类不如老鼠、蚂蚁、蟑螂高度。 假设生命进化正在成长的大树，所有的生物都只是这棵树的小树枝。 进化论排斥的目的论，人类也不是生命表的主干的尖端。 但是，进化是有方向还是有等级之分，是可以探讨的问题。 诺奖获得者约翰·埃克斯是其著作《大脑科学》，通过解剖，我们的大脑分层，一级一级地包裹过去的生物进化痕迹，鱼类大脑结构外包裹两栖类结构外包裹爬行类结构，爬行类结构外包裹哺乳动物结构 这个分层的包裹结构证明生命的进化是有等级的，生命的进化是有方向的。 生物进化的方向是种群知识库的扩大和改造自然的能力，以自然乃至整个宇宙的知识和改造为目标。 所以，可以根据拥有的知识库和改造世界的能力来划分生命的等级。 所以人类比猴子高级，猴子比蚂蚁高级。 网络是人类扩大知识库、改造自然的手段，符合人类进化的方向。 网络本身的进化也有方向 我们制作过智能模型。 从输入、把握、创造、输出四个维度出发，将智能分为七个层次，最后一个层次是输入无限大、把握无限大、创造无限大、输出无限大，在宗教中知道全能的作用，但这里没有谈神论。 这也是网络进化的终极方向，最终走向智能宇宙、宇宙大脑，最终实现网络、大脑、人类的结合。 网络的进化和生物的进化最终由“人”统一了。 在此基础上，讨论人工智能威信论。 人工智能与人的关系最后由进化方向、进化速度、进化动力三个方面决定。 在讨论人工智能的伦理之前，首先要处理进化方向的问题。 人类对生物进化的方向还处于争论、探讨阶段，主流科学界认为进化没有方向，人类没有进化的方向人工智能也不知道进化的方向。 但是，之后的恐惧和威胁其实和进化方向的设定有关。 作为研究者，人工智能的进化方向是人类知识扩大和自然改造的有力工具。 也就是说，直到到达无限的时刻，它依然是人类的辅助工具，在人类的智慧中分离出相对低端或中端的行业，分离出重复性稍高的行业，保存着创造、发现和更重要的功能。 在进化的速度方面，人工智能在知识库的容量上可能超过了人类，但在创造性、发现规则甚至谎言方面，没有它或者找不到科学的道路。 三是进化的动力 今天国际上非常有名的公司家在谈论人工智能的威胁时很奇怪，把人工智能与其背后的程序员、产品经理和科学家分开了。 但是，其实人工智能系统的一些进步离不开程序员和科学家的推进，他们才是人工智能进化的动力。 现在有些人提出了“进化算法”的概念，这是人工智能研究行业的名词，并不意味着人工智能系统可以在没有人类帮助的情况下自我进化。 评价有目的的进化，即进化方向是否正确，是进化的原动力，这个功能现在只有人类才能发挥。 在处理这个问题之前，谈论人工智能威信论只是杞人忧天。 到目前为止，机器人和人工智能都只不过是提高人类知识库扩大和改造自然能力的工具，可以代替人类奔赴极寒之地和严酷的宇宙空间发现世界。 在人工智能算法的帮助下，人类可以发现越来越多的规则，增强改造世界的能力，这是互补的关系。 (本文来自澎湃信息，越来越多的原始信息请下载“澎湃信息”APP )