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《Human-Level Artificial Intelligence? Be Serious!》論文閱讀報告

一、 論文基本信息

作者：Nils J. Nilsson。尼爾斯.尼爾森是斯坦福大學(xué)教授，1958年獲斯坦福大學(xué)電氣工程博士學(xué)位，在斯坦福國際咨詢研究所人工智能中心工作二十多年。除了人工智能和機器學(xué)習(xí)的教學(xué)外，尼爾森教授還開展了能夠應(yīng)對動態(tài)世界、規(guī)劃行動路線并從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的柔性機器人研究。
出版源：《Ai Magazine》, 2005 , 26 (4) :68-75。
摘要：我認為真正的人類級別的人工智能就是人類的大部分工作都可以實現(xiàn)自動化。我不贊成構(gòu)建特殊的系統(tǒng)來實現(xiàn)這個自動化目標(biāo)，而是開發(fā)通用的、可接受教育的系統(tǒng)，系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)并被教導(dǎo)執(zhí)行人類可以任職的數(shù)千個工作中的任何一個。結(jié)合其他人提出的類似建議，我主張從構(gòu)建一個具備微型、廣泛和內(nèi)置能力于一身的系統(tǒng)開始。這些能力必須具備自學(xué)習(xí)和一些其它的能力。

二、 論文詳細內(nèi)容

文章主要從人工智能的發(fā)展目標(biāo)出發(fā)，講述了人工智能應(yīng)當(dāng)如何發(fā)展，側(cè)重發(fā)展的方面以及發(fā)展過程中遇到的挑戰(zhàn)，最終給出了結(jié)論性的觀點：如同人類一樣智能的系統(tǒng)最終會實現(xiàn)。
論文主要可以分為以下六部分：

AI去工作

此部分內(nèi)容主要介紹了人工智能要發(fā)展的目標(biāo)，作者認為僅僅使機器通過圖靈測試，并不構(gòu)成人類智能體系結(jié)構(gòu)的合適或有用的標(biāo)準(zhǔn)。作者提出了一個“就業(yè)考試”的概念，使用它來代替圖靈測試。就業(yè)考試可以檢測機器是否具備完成人類能夠完成的工作的能力。有一部分人認為，令機器智能達到人類智能的水平太難了。許多研究人員傾向于研究“弱AI”，即更側(cè)重于幫助人類工作而不是代替人類去工作。作者對此提出異議，認為真正的人工智能就是實現(xiàn)類似人類智能一樣的智能，而且認為這對人類社會有積極意義。

挑戰(zhàn)

此部分主要介紹研究人工智能所遇到的挑戰(zhàn)。既然要對機器智能進行測試，就要測試機器智能是否有這樣的能力去實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)。因為一些學(xué)校和網(wǎng)站有相應(yīng)的課程和測試來衡量教學(xué)技能的進步和能力，所以作者以此為平臺，判斷AI程序通過考試的能力，并以此為依據(jù)看實驗結(jié)果，若此技能增強，證明AI在向人類智能邁進。當(dāng)然，作者不建議用特定的學(xué)校或網(wǎng)站的技能測試，因為這樣極有可能會衍生一個缺乏適應(yīng)能力變化的系統(tǒng)，雖然它提高了人的工作效率。

Habile系統(tǒng)

作者在文中提出，我們暫時忽略人類天生具有不同的才能和不同 “智力”的固有能力的事實，但我們?nèi)匀徽J為人類能夠?qū)W習(xí)各種不同的技能。類似地，作者認為人工智能應(yīng)該努力構(gòu)建少量的通用機器，這些機器能夠自學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)技能，而不是編寫更多數(shù)量的機器，每臺機器擁有不同的個人技能，然后將這些技能組合從頭開始。 在早期的一篇論文中，作者將這種通用機器稱為“habile systems”（Nilsson 1995）。為實現(xiàn)人性化AI的主要目標(biāo)，可以建立幾個學(xué)習(xí)職業(yè)技能的人工智能項目的子目標(biāo)。子目標(biāo)并不比主要目標(biāo)容易，但至少我們只需要構(gòu)建幾個這樣的系統(tǒng)，而不必為成千上萬不同的工作單獨構(gòu)建一個系統(tǒng)。研究這個子目標(biāo)將涉及長期人工智能研究方向的重大轉(zhuǎn)變。

兒童機器

作者認為機器智能應(yīng)該如同人類智能一樣，從兒童時期成長到成人期。先從最簡單最易實現(xiàn)的兒童智能入手，將機器智能模仿兒童智能，然后慢慢發(fā)展。文中提出，圖靈認為我們不能期望在第一次嘗試時找到一個好的兒童機器，人工智能為此進行了多年的實驗。作者想要提出一個可服務(wù)的核心，即AI。適當(dāng)?shù)木邆渥詫W(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)為人力資源管理提供了最佳途徑。作者相信最初的核心確實會相當(dāng)復(fù)雜。 此外，核心和后續(xù)分層必須“受到適當(dāng)?shù)慕逃薄?/p>

核心建議

傳感系統(tǒng)
核心傳感系統(tǒng)至少應(yīng)包括與典型的人類嬰兒或兒童擁有的能力相似的能力。系統(tǒng)輸入應(yīng)包括視覺，觸覺，音頻和觸覺感應(yīng)機制。必須提供一套基本的感知程序，可能受一套內(nèi)置目標(biāo)的影響，以處理這些輸入。電機輸出應(yīng)包括操縱，發(fā)聲，視覺顯示和運動。一套基本的激活程序?qū)Ω兄到y(tǒng)和目標(biāo)做出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)，將提供控制這些輸出的初始手段。在合適的環(huán)境中的早期經(jīng)驗將為學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供增加這些內(nèi)置能力的機會。
感知，表示和行動的層次結(jié)構(gòu)
核心系統(tǒng)應(yīng)該具有表示關(guān)系模型的抽象層次結(jié)構(gòu)（使用基本和學(xué)習(xí)感知謂詞的詞匯表）以及電機例程的層次結(jié)構(gòu)的手段。作者想到的是James Albus（1997）的實時控制系統(tǒng)（RCS），黑板系統(tǒng)（Engel-more和Morgan 1988）以及作者的三塔架構(gòu)（Nilsson 2001）。系統(tǒng)需要的是能夠根據(jù)經(jīng)驗和教學(xué)自動生成這樣的層次結(jié)構(gòu)。
預(yù)測和計劃
核心系統(tǒng)需要能夠?qū)ξ磥砀兄獱顟B(tài)進行預(yù)測，這些狀態(tài)將由目前狀態(tài)下采取的建議措施產(chǎn)生。這些預(yù)測構(gòu)成制定實現(xiàn)目標(biāo)的行動計劃的基礎(chǔ)。預(yù)測狀態(tài)的獎勵值和實際遇到的狀態(tài)之間的差異是時空差異學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)，（Sutton 1988）和動物（Montague，Dayan和Sejnowski 1996）的預(yù)測精度。關(guān)于計劃，McCarthy（1999）推測，嬰兒有內(nèi)在的能力認識到達成目標(biāo)行動的先決條件應(yīng)該作為子目標(biāo)來追求。他稱之為“目標(biāo)回歸”。目標(biāo)回歸是許多AI規(guī)劃系統(tǒng)的基礎(chǔ)。
學(xué)習(xí)
核心系統(tǒng)的本質(zhì)是它通過學(xué)習(xí)，模仿，經(jīng)驗，實踐和教育來增長和改變的能力，在方便的時候通過重新編程而得到增強。在發(fā)展核心系統(tǒng)的某個階段，其強化學(xué)習(xí)機制必須能夠與前面提到的知覺、表征和行動等級（Barto和Mahadevan，2003）以及狀態(tài)的關(guān)系描述（Dzeroski，De Raedt和Driessens 2001）聯(lián)系起來。這些仍然是未來研究的重要領(lǐng)域。
推理和知識表示
推理和知識表示的使用引起了關(guān)注。AI研究自成立以來，我們清楚使用邏輯方法進行完善的推理是很棘手的，如果推理是從大量語句集合開始的，這些語句則需要一個勝任的人必須擁有相應(yīng)的知識。然而，許多的人類任務(wù)需要有效的推理，一個解決策略就是將一個不切實際的大型知識庫分為兩個弱相互作用的半獨立部分。
語言
語言能力需要用于多種場合：在不同的人之間進行溝通，與人交流，通過閱讀進行學(xué)習(xí)，以及進行內(nèi)部表達和推理。當(dāng)然，還要參加課程和考試！通過語言命令或建議給出的明確信息，給出了比獎勵和懲罰隱含的更精確的方向。

結(jié)論

作者認為，如同人類一樣智能的系統(tǒng)最終會實現(xiàn)。無論如何，人們會繼續(xù)嘗試自動化人類工作，因為執(zhí)行它們的硬件和軟件最終將比人類的工資和福利待遇更便宜。即使工作因經(jīng)濟、社會或其他原因變得不具備自動化的能力，我們?nèi)匀豢梢酝ㄟ^讓候選系統(tǒng)進行性能測試來衡量這些工作所需的能力，從而衡量人類AI的進展。

三、論文閱讀體會

此論文是一片綜述性的論文，讀完這篇論文后，使我們對人工智能的發(fā)展目標(biāo)、方向、方法及挑戰(zhàn)有了深入了解。我們認為，人工智能最終受益的還是人類。因為我們有了人工智能后，我們的生活變得更有趣和方便。目前人工智能已經(jīng)為人類創(chuàng)造出了非常可觀的經(jīng)濟效益，人工智能可以代替人類做大量人類不想做、不能做的工作，而且機器犯錯誤的概率比人低，并且能夠持續(xù)工作，大大的提升工作效率，節(jié)約了大量的成本，未來的人工智能可能還會代替人類工作，代替人類做家務(wù)，幫助人類學(xué)習(xí)，甚至可以照顧老人和小孩，實時監(jiān)護人類的健康，生病了直接給人來治療，延長人類的壽命，讓人類的生活變得越來越美好。

內(nèi)容靠得住，關(guān)注不迷路。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《Human-Level Artificial Intelligence? Be Serious!》论文阅读报告的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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