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为什么我爱AI

在过去的几年里活动的非凡乱舞在基于机器的分析技术都广泛地标示为人工智能的发展。酷冠冕堂皇的条款比比皆是:有神经网络,多线性子空间学习,随机森林,深玻尔兹曼机,深Q-网络,等等等等

像这些工具不仅开辟了新的前景(于自动驾驶汽车,无人驾驶飞机和其他机器人实体从大数据分析)计算和自动化的,他们也挑起了他们的承诺和危险再次辩论。技术飞跃可以缓解我们的家务事,但他们还可以去除我们的工作。如果AI变得越来越强大(和情报更普遍的,像我们)有正当担心材料CON我们的世界的特伦会从我们手中不久的一天整齐地去除。

但我想乐观。还有的是,即使我们根本的AI已经做了我们变得积极。它帮助我们有不同的想法,通过全新的眼睛看世界。它这样做可以帮助我们更深探究宇宙的运作。

一个简单的例子就是一直在与谷歌Deepmind的AlphaGo系统发生。这不仅深刻的学习系统被击败前人类玩家,已经透露了这个古老的游戏的新事物。世界排名最高的选手生物柯洁特指出,“后人类花了千百年来改善我们的战术,电脑告诉我们,人类是完全错误的......我会尽量说去不是一个单一的嗡嗡声一个已经触及围棋真理的边缘。“

夸张不谈,这是关于AI在寻找新的方法为的方法问题的效用强大的报表。学生变成老师

这一切都不是失去了对人的这种AI发展的最前沿工作,但也有很多沿途的挑战。我猜想,一个主要障碍将被简单地识别区我们可能需要一个AI以不同的想法代表我们。现在这些机器在那里有无尽的试验和错误的规则集和机会非常具体的领域工作,或者有大量的数据来挖掘相关性和因果关系概率。

科学绝对有可能符合BIL拼图湖我们应该尽量发动认可的粒子加速器数据的山上找出来的“规则”没有关于物理学的偏见?或者,也许使用像恒星lightcurves的整个档案数据库,从美国宇航局的开普勒任务,让一个AI告诉我们什么是有意义的或不是恒星和行星?不足为奇的是,AI-一样的工具确实已经在这些地方使用。

但我认为,最终目标是构建一个机器系统,可以体验到世界上没有任何的联系和先入为主的其人类的发明家。换句话说,我们要表示一个外来物种发现自身宇宙的思想实验的机器。同样,这将是令人难以置信的运行我们自己的思想史的“做了”,快退水龙头历史的e和向前播放不同的看法,找出我们错过了。

人们有时会问我们是否知道我们不知道。在科学,我认为这个问题的答案是,我们做的,我们不知道。例如,可以像一个宇宙学领域,因为在我们存在的具体宇宙的时间和从那里,我们让我们的观察和测量永久阻碍。如果我们在这里一直在遥远的过去,我们可能已经错过了暗能量的加速宇宙膨胀的迹象。在不远的将来,我们可能无法从该轨道原初核合成的,因为早期元素丰度可以通过恒星核聚变的世代久丢失数据解压线索,一个大爆炸。

另一个例子是个问题的起源地球上的生命。我们还没有对如何无生命的物质产生了生命的物质的全貌。挑战之一是,我们只看到和体验生活经过四十亿年的进化已经发生。即使基座分子成分---复杂组件等核糖体---本身演进对象,选择过程的产物。化石和地质记录仍然过于模糊,在这些水平的规模和细节,以解决任何缓解了这个难题。

今天,我们可能会在不知不觉中由同样混杂的情况有了更深的了解宇宙的转移,并蒙蔽我们陆地的直觉和本能的特殊性,当涉及到生活本身的性质。也许正确的AI可以让我们窥视周围寿SE围栏。

很明显,我们应该谨慎,但规避知识产权的手偶然和进化处理给我们的机会是我们应该考虑的非常认真。

在这种情况下,我,对于一个,欢迎我们的科学精神AI霸主......

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