人機共生,是指對人類和電子計算機之間合作互動的一個預期發展,涉及到人類和電子器件之間密切的耦合。在無障礙領域中,穿戴裝置等計算機形式化于無形,例如穿戴裝置可以附着在衣服、鞋子裡,實作人機共生。
最後在材料、計算機技術的進步下,真正實作對人類自然行為的意圖了解,助力殘障人群正常生活、幫助解決人口老齡化問題。
最早提出人機共生理論的是約瑟夫·利克萊德,他于1960年發表了題為“人-機共生”的一篇文章。在文章中寫道:“用不了多少年,人腦和電腦将非常緊密地聯系在一起。”
實際上,所謂的人機共生,就是人們對人類和電子計算機之間合作互動的一個預期發展。這将涉及人類和電子裝置之間非常密切的耦合。主要目的是:1、讓計算機促進公式化思維,因為它們現在促進了公式化問題的解決;2、讓人類和計算機能夠合作作出決策和控制複雜的情況,而不依賴于預先确定的程式。
在預期的共生夥伴關系中,人類将設定目标,制定假設,确定标準,并進行評估。計算機将會做一些正常的工作,為人類在技術和科學思考方面的見解和決策做好準備。
初步分析表明,共生夥伴關系将比單獨的人能更有效地進行智力活動,實作有效合作關系的先決條件包括計算機分時、記憶體元件、記憶體組織、程式設計語言以及輸入輸出裝置的發展。
共生:兩個不同的生物體以親密合作的方式生活在一起,甚至結成緊密的聯盟,這種合作模式就叫共生。人機共生是人機系統的一個子類,有許多人機系統,然而,目前還沒有産生人機共生體。
2023年,人工智能發展取得了新突破,ChatGPT的橫空出世意味着人工智能進入到了一個更高的發展階段。
人工智能的應用範圍可以概括為4類:
1、邏輯推理,可以下棋,看醫學圖像;2、計算機視覺,即人臉識别,廣泛應用于自動駕駛、安防解鎖等;3、智能語言處理,生成新聞稿,文章,翻譯,甚至進行一些藝術性創作,如作詩;4、語音識别,這一功能現在已經開始普及,對着手機或電腦說話可以轉換成文字。
人工智能的颠覆式創新還将徹底改變許多行業固有的的營運模式:
1、醫療,輔助診斷、疾病預測、藥物研發等;
2、金融,風險評估、欺詐檢測、投資組合等;
3、客服,語音識别、自動回答系統、聊天機器人等;
4、教育,智能教學助手、線上學習系統等;
5、媒體娛樂,音樂生成、電影推薦等;
6、人工智能自動駕駛技術的應用,可以使車輛具有自主駕駛能力。
7、最近,微軟釋出了AI辦公助手軟體--Microsoft 365 Copilot,并将這款軟體接入辦公全家桶,對Word、Excel、Powerpoint、Outlook、Teams等軟體進行了一次更新,這次更新大大增強了這些軟體的使用功能。
微軟AI辦公助手的出現意味着,今後人工智能将會取代大部分辦公室的日常工作,原來熟練使用辦公軟體的全球億萬白領們,現在正在面臨失業的威脅。
人機共生是人工智能發展的必然趨勢,這種新技術、新産品及其應用所帶來的是實體世界、生物世界、精神世界三者的整體秩序建構,人機共生會成為未來世界,人類與人工智能體和諧共生的社會。
随着人類不斷發展和不斷地積累知識,資訊積累已經達到了前所未有的高度,人與人之間的資訊交流也達到了一個新的高度。與此同時,人工智能的迅猛發展,使得人機共生的交流與整合成為可能。
一方面,裝置之間的實時互聯,滿足裝置內建和終端互聯的需求;另一方面,資料的實時傳遞與共享也為大資料、雲計算平台提供了資料,友善了資料應用、資料分析以及人工智能的深度學習。
在此基礎上,各種智能技術在各自的深度并行發展的同時,也以意想不到速度向內建化、共享化方向發展,呈現出一種新的形态,這就是人機共生。
人工智能發展到這一階段,人與物之間的關系将不可避免地發生轉變,因為,在人機共生時代,已經不再是過去簡單的人工制造機器并控制機器的時代,而是一個人機共生的二進制社會。
從AI目前的發展趨勢來看,其發展勢頭正猛,勢不可當,可以斷定,未來會有更多震驚世界的AI出現。目前的社會是人類一進制社會,未來的社會是人機共生的二進制社會。
近些年來,AI技術為何成長得如此迅速?人工智能專家指出,這與機器人的學習方式有直接關系。人類通過學習明知識成長進步,而人工智能則通過暗知識學習作出判斷,而暗知識的體量要遠遠大于明知識,這也是ChatGPT短時間回答問題更準确,人工智能的瞬間反應,勝過人類長時間探讨的原因。
由于擷取知識的管道不同,讓人工智能去學習人類知識,反而會妨礙人工智能的進步。例如,衆所周知,智能機器人的祖師爺是AlphaGo。AlphaGo的學習原理是這樣的,它把人類曆史上的幾萬盤殘局全部學習了一遍,按照人類的棋路把人類圍棋世界冠軍打敗了。
然而,随後谷歌工程師又打造了AlphaGo Zero,不學習人類知識,直接告訴它圍棋的規則,讓機器人自己練習,經過多次練習,AlphaGo Zero隻用了一天半時間就把原來的AlphaGo打敗了。
這說明,在某種情況下,人類知識對于機器人不僅沒有用,反而成為了累贅。機器人不去學習人類圍棋知識反而下得更好,這個問題沒有人能夠解釋清楚,這在人工智能領域叫作“不可解釋性”。
再比如,智能機器人能夠預測出明天哪隻股票會漲,而且十分準确,至于為什麼,機器人回答不出來,它隻是從大資料中得出了這一結論。
我們也可以由此推論,人類所學習的一切知識都是用符号表達的“明知識”,而機器人學習的則是一種暗知識,暗知識實際上就是大資料及大量資料之間的相關性。
由于龐大的資料太複雜,變量太多,遠遠超出了人類頭腦的應對計算能力,人類的腦細胞有限,處理不了這麼多資訊。而超級計算能力恰恰是人工智能的強項,變量越多,機器學習就越得心應手。
大量的超級計算機不知疲倦地晝夜工作,這些機器新發掘出來的暗知識會迅速積累,并在此基礎上得出結論。這才是人工智能給人類社會所帶來的颠覆性改變。
關于人工智能的未來,牛津耶魯已經推出了《機器人人文時刻表》
2024年,機器人可以寫程式;
2026年,機器人基本上可以寫高中水準的作文;
2027年,世界上最流行的40首歌曲,不是人寫的,而是機器寫的;
2028年,AI可以拍電影了:
2049年,中華人民共和國成立100周年時,新聞已經是機器寫的;
2059年,數學基本上已消失了,全部由機器來做數學研究。
結語
從以上分析可以得出結論,未來人類社會将會是人機共生的二進制社會。在人機二進制社會裡,不再局限于人與人之間的互相關系,還有人與機器之間的聯系。在網際網路環境下,人們首先需要搞清楚,你交流的對象究竟是人,還是一台機器。
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