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永不下车_阳电【完结】(560)

  只要强人工智慧没有这一模组,其全部活动,便只能在现有框架的範畴内进行,即便如兰伯特先生所言,随时间流逝,其自身状态越来越未可知,风险持续累计,也不至于越过虚幻与现实的界限,轻易对人类、也即自己构成威胁。

  工程进度有条不紊,到1495年深秋,数据——思维——实践,强人工智慧的三大模组中,前两部分已大致完成。

  至于第三部 分,研发,也在持续进行中,只不过一时半刻还用不上。

  不仅如此,为防範“强人工智慧”失控的风险,思虑再三,方然还是在一开始就启动了自称为“连锁安全机制”的并行研究,除NEP_791外,还指示另外两处研究机构进行“强AI”的研究。

  目的,不是要多个方案、优中选优,而是让目标不同的AI彼此制衡。

  791研究机构里的“强AI”,初号机的目标,一开始被指定为“数学基础理论研究”,后续目标则是“科学技术的创造性、探索性研究”。

  787研究机构的“强AI”,目标则是“防範自主系统的越权企图”,简单说来,这一强人工智慧要去解决的问题,是利用自身的思维、认知能力,全力防範一个“自主系统”的独走,给出反制的措施。

  最后,还有一个830研究机构,同样进行“强AI”的研发,初号机的目标是“安保系统许可权与行为审查”。

  不消说,这一强AI要盯防的,正是NEP_787正在研究的强人工智慧。

  一环扣一环,三大研究机构的开发团队,实力大致相若,获得的资源也差不多一样,“以人工智慧提防人工智慧”的策略,则在逻辑上确保了项目整体的安全性。

  原因很简单,倘若NEP_787的“监控强AI之AI”研发不力,无法获得具有自主思维、能够主动采取措施限制目标行为的“强人工智慧”,最有可能的原因,只能是这一设想本身有问题,以人类现有的技术水平,根本无法创造出具有自主思维的AI。

  换句话说,如果以东北太平洋大区的技术水平,能创造出“强人工智慧”,那么也就应该能创造出监控这种AI的“监控型强AI”。

  至于万一的机率,监控型AI,也会有失控独走的风险,

  则由NEP_830的“监控监控型强AI之AI”,来作为最后一道安全屏障。

  一环扣一环,以人工智慧盯防人工智慧,这种策略要想做到万无一失,理论上需要将链条延伸到无穷远,当然这不可能,方然能做到的,也不过是权衡利弊,在资源消耗与预期收益之间取得暂时的平衡。

  提前部署了这一切,项目启动后,方然时常抽时间浏览报告,了解“强人工智慧”的研发情况。

  史上第一次,尝试打破人类对智力的垄断,对可能遇到的困难,方然已经有一些心理准备,所以,当各研发组报告进展顺利,预计将在两、三年内得到成果时,他着实挺意外。

  第四九七章 调试

  曾经被学术界认为高不可攀的“强人工智慧”,现如今,只需一个大区的少量经费、资源,就能研发出来,这的确令人意外。

  但想了想,方然也没有十分惊讶,毕竟自己想要研发的“强AI”,和旧时代学术界心心念念的、那种能通过“图灵测试”的强人工智慧,根本就不是一回事,两者的研发难度大有区别,也是很寻常的。

  另一方面,既然两三年就能有成果,对“强AI初号机”的能力,也不能期望太高。

  不同于旧时代的“图灵测试”,今天的强人工智慧之判据,着眼于本质、而非表象,NEP_791研发的初号机,哪怕其行为特质,以图灵测试的判定就是一个智障,只要表徵出可信的自主思维特徵,就可以认为研发成功。

  一旦研发出基础架构,原则上,要实现更强功能的“强人工智慧”,便只需提升其规模。

  与人类受制于大脑体积、结构的困窘不同,计算机系统,目前还没有碰到基本架构与运行原理决定的性能天花板,新一代超级计算机的计算效率,虽然只有35~40%,相比上一代超算,怎么说也还在继续增长。

  而人脑,一百四十亿神经元的组织体,重量一公斤有余,物理上的限制在现阶段几乎无法突破。

  有些研究甚至认为,目前的人脑已经是有机物——细胞——器官架构的最高水平,即便再怎样演化,譬如增加神经元的数量(提升规模),提升单个神经元的体积(提高信噪比),填充更多的脑白质(拓展频宽),都会因产生的副作用而得不偿失。

  这些研究,在ASA的资料库里都有,方然也读过一些,只是暂时还未能确证。

  但现在这一切已不重要,不论人脑是否还有演化的可能,短时间内,也根本无法获得飞跃性的提升,根本无法追赶电子计算机的脚步。

  只要得到一台切实可用的“强人工智慧”,只要肯投入资源,便能得到更强大的“强AI”。

  儘管这种投入,费效比想必会是一条斜率不断接近于1.0的曲线,随投入的翻番,所获得的性能则距离翻一番越来越远。

  总体看来,还是会比豢养人类研究者更经济。

  AI与人类研究者,谁更经济,这是方然一早就判明了的,专家组的意见也大致如此。

  即便按目前的粗略预计,要具备与科学家相近的智力水平,整个“强人工智慧”系统的造价与运行费用必然十分高昂,甚至会大大超出培养、僱佣一批科学家的总消耗,投入产出比也会很难看。


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