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AI 的五大悖论-可解释性与自主性悖论

来源:海通国际    时间:2024/6/21

跳出舆论对 AI 技术的过度吹捧与贬低,AI 本身并不应被“神化”。在 AI 发展中产生了 五大悖论,揭示了AI 作为技术的局限性和未来可能应用方向的限制。

悖论 1:莫拉维克悖论(Moravec’s Paradox)

莫拉维克悖论认为,实现类似人类的G阶的认知任务(如推理和解决问题)需要很少 的计算能力,但在模拟人类的基本感知和运动技能时却需要大量算力。这意味着虽然 AI 能够轻易完成计算、推理甚至围棋、编程等“GJ任务”,它在人类轻而易举可以达 到的运动、手眼协调等“低智能”L域却寸步难行。

悖论 2:脑科学悖论

尽管 AI 在模拟人类智能方面实现了巨大的进步,但 AI 和人类大脑的工作原理在本质 上是不同的。AI 的原理是基于算法和数学模型实现智能行为,其学习机制和决策能力 都和人类大脑不同。人类智能是脑科学和心理学的结合,AI 难以完全复制人类大脑的 复杂性,实现通用人工智能仍需要进一步模拟大脑智能的机制。

悖论 3:可解释性与自主性悖论

随着 AI 系统自主性的增加,其决策过程可能变得更加复杂,涉及大量的数据、算法和 模型,导致决策过程难以追溯和解释,从而降低了可解释性;而人类使用者需要可解 释性来理解决策背后的原因,以便进行监管和纠正错误。未来的AI 系统需要在保持G 度自主性的同时,也能够提供足够的透明度和可解释性,以满足社会的需求。

悖论 4:知识图谱悖论

尽管 AI 和机器学习技术能够从大量数据中发现模式和知识,但它们只能执行预设的算 法和处理已有的信息,而不会产生真正意义上的新知识。因此,AI 在创造性方面远逊 于人类。

悖论 5:生成AI悖论

生成 AI 在生成内容的质量和逻辑性难以评估,因为 AI 可能并不完全理解其自身创作 的内容;同时,这种内容往往基于大量现有数据的学习和模仿,可能导致其原创性受 到质疑。在在提GAI 技术能力的同时,也应有相应的监管政策到位,确保其符合伦理 标准和社会价值观。

即使存在以上的悖论与局限,AI 依然是一种意义重大的技术,它将显著提G生产和工 作效率,并有希望在更复杂的L域为人类做出巨大贡献。



 
 
 
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