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第343章 杞人忧天的烦恼

伊芙·卡莉几乎是将之前她的一些思考统统将给了林灰。

包括但不限于对于林灰论文补充内容的浓厚兴趣以及对人工智能未来的期许会同社会层面引发争议的担忧。

甚至连同林灰对此前收购她的那项专利用途的一些猜测也一并说给了林灰。

不知道为什么,自来到中国之后,伊芙·卡莉感觉相比于以往那种相当有主见的状态。

此时的她对待事情似乎有了一些变化,现在的她纵然心中有了一定的判断。

她也更希望能在林灰那再印证一下她此前的猜测。

听着伊芙·卡莉的表述,林灰没想到就先前的那篇论文内容上在他看来的一些已经相当常识内容的补充。

居然能被伊芙·卡莉赋予那么多的期许。

伊芙·卡莉一脸期待的小表情,不知为什么总让林灰想到在渴盼着肉吃的小狐狸。

不过,林灰这次恐怕是要让伊芙·卡莉失望了。

在论文补充的一些内容虽然是领先这个时空的。

但为了避免出现领先一步是先师领先两步仙逝的情况发生。

即便是进行搬运,林灰实际搬出来的东西也是很克制的。

就拿伊芙·卡莉给予高度评价的预训练机制吧。

虽然将预训练机制引入到自然语言处理的机器学习方面确实在这个时空具有相当意义的开创性。

但林灰心中是清楚的,他所搬运的预训练机制只能称作为萌新水平。

林灰搬运的“预训练”是基于普通的神经网络语言模型进行的预训练。

距离真正稳妥的基于Transformer的预训练模型在应用效率方面要差得多。

至于林灰为什么不直接搬运更成熟的基于Transformer的预训练机制呢?

原因很简单,毕竟眼下还没有Transformer,现在搞出来一个基于Transformer模型岂不是滑天下之大稽。

而至于说伊芙·卡莉同样抱有很大期待的“深度学习”。

虽然林灰确实是能鼓捣出真正意义的深度学习的。

但暂时似乎没啥必要,涉及到深度学习这个方面林灰并不打算将其放在自然语言处理这个方向推出。

至于林灰不打算将真正意义上的深度学习在自然语言处理这个方向推出,为什么在现在论文中还提到深度学习?

那是因为这个时空的几乎所有神经网络学习方面的科研人员几乎都迷之自信地将他们搞得神经网络学习冠以深度学习之名。

这样的话林灰搞得神经网络学习应用纵然实际上没那么深,不冠以深度学习之名岂不是显得低人一等?

至于说伊芙·卡莉所看中的迁移思想。

虽然长久时间线来看,迁移学习确实能做到伊芙·卡莉所期待的那样跳脱出自然语言处理的小圈子迁移到全部ML领域。

但短时间内实际上还是比较难的。

尽管有这样那样的困难,但林灰并没有打击伊芙·卡莉的积极性。

反而给伊芙·卡莉描绘出一副更加恢弘的场景。

这画饼的样子甚至让林灰想起了前世自己的领导。

不过林灰对此丝毫不愧疚,前世部门领导画的大饼只是虚无缥缈而已。

而林灰所勾勒的蓝图却一定会实现,毕竟这在前世已经验证过了。

路再长长不过脚,终有一天林灰会将其所描绘的统统实现。

而且林灰已经在朝着他所勾勒的蓝图迈进了。

林灰在此前论文中进行补充的内容虽然并没有伊芙·卡莉期许地那么强,但至少也在进步。

甚至有些进步相对于这个时空的科研现状来说很多是从0到1的。

至于伊芙·卡莉关于人工智能在社会层面的担忧。

这个林灰倒是略知一二,前世很多大牛确实都表示过这方面的忧虑。

前世斯蒂芬·霍金、比尔·盖茨、马斯克都曾表示了对人工智能会具有自我觉知和意识的忧虑。

尤其是前世霍金,更是夸张地认为人工智能可能是人类最大的灾难,如果管理不当,会思考的机器可能终结人类文明。

至于今生这些人是否发表过同样的言论,林灰没具体关注过。

反正在林灰看来,这方面的担忧或许在理论上有片面的道理,但实际上深究起来其实很离谱。

能够真正威胁人类文明的,肯定是强人工智能,不可能是弱人工智能。

涉及到弱人工智能这些不是完全没有威胁。

但和强人工智能可以由一套系统处理各种智能行为不同。

弱人工智能针对每种智能行为都需要新的独立系统。

在这种情况下即便是弱人工智能因为某种智能性造成威胁了。

人类也只需要对该行为的独立系统进行一定的安全化设计也就ok了。

讨论弱人工智能对人类的威胁还不如去考虑一下别有用心的人滥用弱人工智能导致的危害。

在没人滥用的情况下,真正可能威胁到人类的绝不可能是弱人工智能。

归根结底,只有强人工智能才可能真正意义上威胁人类。

在外形上,强人工智能可以和人类相似(共享一套生活法则),也可与人类相差甚远(形成一套新的生活法则)。

在思想上,强人工智能可以与人类共用一套思维模式、道德准则,也可拥有专属体系的独特推理方式,成为一类“拥有灵魂的机器”。

概况地说,强人工智能具有自主意识、自主学习、自主决策的能力。

而这无疑是很容易有风险的。

尽管很容易有风险,但换个角度想一想。

上帝会创造一块他搬不动的石头吗?

同样的道理,人类为什么要造一个无法驾驭的强人工智能呢?

要知道只需要对强人工智能的底层价值取向通过相应的规则、记忆来进行限制和监控

所谓的强人工智能的叛乱是不可能的。

不要以为对强人工智能进行规则设计很麻烦。

其实和规则有关的设计几乎充斥着整个人类生活中。

就以充电器为例吧,一个不起眼的充电器里面很可能拥有着好几种充电协议进行着约束。

通过设计明文规则,限制 AI的行动范围也不是做不到的事情。

说起来现在人们对强人工智能的担心多多少少有点杞人忧天。

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