打破人工智能和机器学习的神话

随着我们深入到第三个千年的第二个十年，机器学习(ML)和人工智能(AI)的话题变得更加敏感。随着每一项研究、公告和发现，我们都在深入挖掘这个问题，在区分炒作和现实时遇到了越来越多的麻烦。也许炒作是我们可以称之为人性的东西，作为我们对下一次重大技术进步的永恒渴望的延伸。

首先，我们发现了火，然后我们发现了如何操纵火。后来是工业和数字革命。下一个最合乎逻辑的步骤是废除人工——在人工智能和机器学习的手中。

尽管许多历史学家和哲学家确实已经解决了这种可能性，但有些说法是令人发指的，没有任何实质内容，只是作为“热门话题”，旨在制造毫无意义的兴奋。让我们打破这些神话，让真相在信息层次中上升到应有的位置。

误会

首先，值得注意的是，许多人将某些程序和努力标记为 ML 或 AI的情况大多受到错误和过度炒作的困扰，而没有理由这样做。当有任何形式的自主代理能够执行甚至是中间任务时，人工智能通常会被抛弃。如果这样的机器或程序可以“行为、推理或交互”，那么使用上述术语就完全没问题了。问题在于，并非每个中央处理单元 (CPU) 都被定义为 AI。

机器学习呢？机器学习是一个概念，其特点是将模式灌输到机器或程序中，使其能够自行找到该模式的其他示例。这个特定实例的关键组成部分是“独立的”。高级 AV 可以被视为 ML 的一个示例，但许多人不知道，并非每个定位器或搜索服务都是机器学习执行新操作或自行收集数据的示例。

抛开这些误区不谈，再往后的科幻小说里总有几十年来一直想象的经典“AI接管/机器人起义” 。甚至像斯蒂芬霍金和埃隆马斯克这样受人尊敬的思想家也主张制定计划，以确保人类将始终控制智能机器。

但是，科幻小说所带来的这种威胁到底有多真实？在某些经济方面，人工智能接管已经发生，自动驾驶汽车取代人类司机和虚拟助手，聊天机器人成为在线客户服务的支柱。当然，特别是对于千禧一代来说，裁员是一个合理的担忧，但最近的一项研究表明，77% 的企业已经进行了重组，将人工智能纳入其中，并通过为他们提供新职位而不是用​​机器取代他们来留住员工。

围绕 AI 的炒作过多

当前实用的人工智能的一个很好的例子是分类软件。这样的程序可以立即处理大量数据，拼写人并让他们将脑力集中在较少重复和较不累人的任务上。这也适用于聊天机器人——它们可以以某种方式行事，对一个人的回应或问题进行推理并做出相应的回应。互动就在那里；机器意识到它正在与一个有意识的、有感觉的对话者一起参与。

这里有什么炒作？好吧，当会议上的演讲者表明人工智能在 IT 行业或工厂生产的特定部分的重要性时，人们会严重误解他。让我们来看看人们在听到 AI 一词时“期待”的东西：

• 关于一大堆主题的有感情的对话
• 绝对服从，并具有在人类要求时随时提供帮助的额外能力
• 情绪感知能力和同情心
• 对它的存在和程序在这个存在平面中的位置有自我意识
• 无法感到疲倦，或者，正如某些人所说，机械模拟的神经资源和记忆的无限涌入

我们当今的任何人工智能都执行这些任务吗？简短的回答是否定的，但更详细的答案在下一段中。

揭穿 AI/ML 神话

在人们认为人工智能现在可以执行的所有事情中，但从每个人的经验来看，很明显这种能力仍处于初级阶段。AI可以识别多种语言模式，并使用自己的人工灌输词汇来回答问题和声明。

然而，成功的中间接触和谈话误入歧途之间总是有细微的差别。当人工智能无法识别正在谈论的内容时，我们已经看到太多次事情失控了。因此，服从的部分也走出了窗外。当机器甚至无法与人类同行进行必要的对话时，我们怎么能害怕类似终结者的机械不服从场景呢？

希望什么

我们距离创建 Jarvis 和拥有完全自主的机器还有很长的路要走。机器学习仍处于起步阶段，只有当我们可以让机器自行解决问题和故障时，才会被认为是完整的。

我们正朝着正确的方向前进，我们的营销和阐述越来越好。然而，这不是一个忘乎所以的理由忘掉它仍然处于婴儿期的分支——ML/AI。我们离科幻小说中可怕的“人工智能接管”还差得很远。通过认真的研究和正确的信息，我们迟早会达到我们的目标。