虽然不太可能,我们将会有超常智慧的电脑或机器人的电影如《终结者或我,机器人很快,Daeyeol李认为调查人类智能和人工智能之间的差异可以帮助我们更好地理解未来的技术和我们的关系。
Lee说:“人类最终可能创造出能够自我复制的人工生命，只有到那时我们才能创造出真正的人工智能。”“在那之前，机器将永远只是人类智能的代理人，不幸的是，控制人工智能的人仍有可能滥用人工智能。”
在他的新书《智能的诞生》(牛津大学出版社，2020年)中，Lee追溯了大脑和智能的发展，从自我复制的RNA到不同的动物物种，人类，甚至计算机，以解决关于智能的起源、发展和局限性的基本问题。
李是彭博社神经经济学特聘教授，在克里格文理学院和医学院任职。像他的许多工作一样，《智能的诞生》是高度跨学科的，它应用和结合了来自许多领域的知识和工具，包括神经科学、经济学、心理学、进化生物学和人工智能。该中心联系了李，讨论他的新书以及决策、学习和认知的神经机制。
智能是如何进化的?为什么会进化?
智力可以被定义为解决复杂问题或做出结果有利于行为人的决定的能力，并在生命形式中进化以适应不同的环境以生存和繁殖。对于动物来说，解决问题和决策是包括大脑在内的神经系统的功能，所以智力与神经系统是密切相关的。
你的书，就像你的大部分研究一样，采用了一种跨学科的方法。进化论的观点如何帮助我们理解智力?
智力很难定义，不同的人对它有不同的理解。然而，一旦我们从进化的角度考虑智力的起源和功能，一些重要的原则就出现了。例如，不同的生命形式可能有非常不同的智能类型，因为它们有不同的进化根源和适应不同的环境。试图用线性智力量表来区分不同种类的动物是有误导性的，也毫无意义，比如当试图判断哪种狗品种最聪明，或者猫是否比狗聪明时。更重要的是要了解每个物种的特定智力形式是如何进化的，以及这在它们的解剖学和生理学上是如何反映的。
类似地，你使用的理论和概念源于经济学。这些对理解智力有什么用呢?
由于智能有如此多的方面，将不同学科的见解和工具结合起来，对了解智能到底是什么，以及了解人工智能与人类智能可能有何不同，确实非常有帮助。例如，经济学家已经开发出了决策的精确数学模型，例如效用理论，它根据一项选择或行动的效用、价值或可取性来预测决策。这些模型使得用很少的假设来解释复杂的行为成为可能，比如市场。拥有这样的简单的决策模型有助于理解智力，因为决策是智力的关键组成部分。其他非常有用的例子包括委托代理theory
2which,当应用于智力的进化,可以解释为什么学习成为一个解决方案来解决利益冲突之间的大脑和genes
2and博弈论,扮演了一个关键的角色在解释为什么好决策在社交场合可以如此具有挑战性。
图片说明:Daeyeol Lee在TEDx活动上介绍我们大脑及其进化的科学理解。
人工智能会超越人类智能吗?或者人类智能有什么独特之处永远无法复制?人类的智能是否有某些计算机不受的限制?
人工智能已经在许多独立领域稳步超越人类智能，包括围棋和扑克游戏。这一成功让一些研究人员猜测，人工智能即将在各个领域超越人类智能，这是一个被称为“技术奇点”的假想事件。这种人工智能通常被称为人工一般智能或超级智能。没有人确切地知道人类是否以及何时会创造AGI或超级智能。但在我看来，真正的智慧需要生命，生命可以被定义为自我复制的过程。因此，我相信，超级智能要么是不可能的，要么是在非常遥远的未来。真正的智力应该促进而不是干扰负责智力形成的基因的复制，包括像大脑这样的必要硬件。没有这个约束，就没有客观的标准来决定一个特定的解决方案是否明智。最终可能对人类创造人造生命,身体可以复制本身,也只有到那时我们已经创造了一个真正的人工智能,但这是不太可能很快出现。在那之前，机器将永远只是人类智能的代理人，不幸的是，这仍有可能被控制人工智能的人滥用。
除了自我复制，为什么很难创造出比人类更智能的人工智能?
真正的智能必须利用生命在许多不同环境中可利用的能量和其他物质资源来解决生命所面临的许多不同问题。人类和许多其他动物的智力真正令人惊叹之处在于，它们不仅能够识别复杂的物体并产生敏捷的行为，而且它们能够在不同的环境中以不同的方式做到这一点。我们仍然知之甚少如何人类和动物可以做到这一点。鉴于上个世纪神经科学研究的进步推动了当前人工智能技术的发展，创造更先进的人工智能可能需要对人类大脑如何处理如此复杂的任务有更深入的理解。
我们会知道这已经发生了吗?
虽然我不认为这会很快发生，但我认为我们会知道是否会发生，何时会发生。我们将开始看到像终结者一样的机器，因为拥有超级智能的机器将在获取修复和复制所需的能量和其他资源方面胜过人类。
AI会如何影响人类和机器之间的关系,还是整个人类文明?
越来越强大的人工智能和装备了这种人工智能的机器将继续发展，无疑提高了控制这些工具的人们的生产力。尽管生产率提高是好事，但这一过程将在整个社会不均衡地展开，加剧已经存在的财富不平等。我认为这是我们在历史上多次目睹的事情。与发展技术本身相比，在社会所有成员中公平地分享技术进步的好处一直是一个困难得多的问题，而且我们经常不能为每个人找到一个好的解决方案。为了真正从技术进步中获得最大利益，我们还需要认识到它们的局限性和被滥用的可能性。反思这些问题以及我们如何解决它们，甚至可能给我们一个更好地理解人性的机会，因为我们的智能和人工智能之间的差距在继续缩小。
发表在《科学+技术，声音+观点》上
被标记为彭博杰出教授，人工智能
新闻旨在传播有益信息，英文原版地址：https://hub.jhu.edu/2020/10/05/artificial-intelligence-daeyeol-lee/