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    中科院院士张钹:纯粹数据驱动的人工智能不可靠 存在危险
    作者:管理员 发布于:2022-08-20 23:15 文字:【 】【 】【

      8月19日,中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹在2022世界机器人大会主论坛上表示,纯粹靠数据学习生成的人工智能不可解释,处于不可控状态,为了避免危险,需要发展安全、可靠、可信的智能机器人。此外,张钹对机器人的伦理行为也提出了自己的思考,他认为让机器人完全遵守道德规范和机器人的智能化存在矛盾,需要通过研究新的伦理分析工具等方式解决该问题。

      “目前机器是人的奴隶,我们叫它做什么它就做什么。但是我们希望进一步发展智能机器人,这就存在另一种可能性,即机器人会不会成为我们的主人?现在,大家越来越认识到这个可能性是存在的,阿西莫夫、霍金也提出过相关观点,如果机器的智能超过我们,我们就失去对它控制,对于这样的机器人要加以限制,加以治理。”张钹说。

      张钹表示,当前机器人智能还很低的时候就处于不可控状态,这让人类面临危险。“比如用深度学习的方法处理事情,生成的人工智能算法危险、不鲁棒(鲁棒性,指系统对异常情况的适应能力),没有可靠性保证,如果使用这种人工智能算法,必然会对人类带来伤害,这已经成为现实问题。参考当前人工智能的发展状况,此担心看起来是一个近忧,而不是远虑。”

      在他看来,(人工智能)纯粹靠数据驱动的方法必然不鲁棒,必然不可解释,必然不可靠。人在从事人工智能工作的时候就一定要考虑到相关的可能性,要解决这类问题,唯一的可能性就是加上知识,加上模型,办法很简单,但执行起来很困难,因为把知识加到数据驱动中去,方法上要有很多改变。

      张钹表示,我们提出的第三代人工智能就是要解决第二代人工智能算法不安全,不可靠,不可信,不可控的状态。第一代人工智能主要靠知识驱动,第二代人工智能主要靠数据驱动,这两个方法都有片面性,必须把这两个方法加起来,才有可能发展安全的、可靠、可信的智能机器人。

      张钹表示,提出过著名“机器人三定律”的阿西莫夫曾说,如果机器人有了意识,如何让机器人能够按照伦理准则行动是一个问题。但实际上,什么是道德以及什么是不道德本身就存在非常大的争议,如存在电车难题这样的困惑,而且对于机器来说还要把道德和伦理形式化,这需要法律、道德、伦理各界的共同研究。

      他认为,假设给机器一个道德规范,也涉及机器人的行为可控不可控的问题,“给机器加上人工智能就不可控了,因为完全按照一个规则来执行的,不是智能机器人,只有给予其一定的灵活性,机器人才能有创造性,才能自主解决问题,这是必然要付出的代价。”

      “而且我们对于一些技术本身都做不到预测,都不知道怎么做出来的,例如用深度学习做模式识别,识别率提高非常多(记者注:深度学习的输入和输出的部分通俗易懂,但其中间的运算部分的构造是一个极其复杂难以理解的‘黑箱’),大家没有预计到这种方法鲁棒性非常差。目前,机器人被滥用的现象非常严重,机器人在设计的过程中,要做很好的评估和预测,不能随便定一个规划,对智能机器人要做非常严格的评估。”张钹表示。

      在他看来,可以通过研究新的伦理分析工具进行更好的伦理分析结果预测,利用深度学习方法对不道德和道德行为给出样本进行分析,以及通过仿真模拟大量实验来解决安全性的问题和伦理问题。

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