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機器人的“好奇心”

       擁有人類探索世界的好奇心,是讓機器人變得更加聰明的關鍵因素之一。德國波鴻大學的人工好奇心專家瓦倫?康培拉指出,好奇的系統“不滿足于只學習一種任務,而是希望同時學習多種技能”。法國國家信息和自動化研究所的機器人專家皮埃爾—伊夫?烏代耶強調,在算法中加入“內在動力”的想法,可以讓機器在沒有人類干預的情況下,自主學習各種各樣的新任務。

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  此前,人工智能更多側重的是人類左腦的能力,如理性能力、把握規則的能力;而目前研發關注的好奇心,則屬于人類右腦的能力,與直覺、創造性等屬性相同。目前的人工智能正開始向追趕人類右腦能力的方向大幅前進。

  小到個人,大到社會,談及聰明程度,都可從兩個維度來衡量,即專業化和多樣化。工業化時代,人類專注于提高完成某一項活動的能力,提高單位投入的產出量,這有利于公司做大做強。此前的人工智能主要模擬的是這種能力,例如通過把握下棋規則同人類競賽。機器人因好奇心而變得更聰明,帶來的將是多樣化效率的提高,即同樣投入,產出更多質的差異性。

       美國經濟學家鮑莫爾曾提出這樣一個問題:音樂四重奏的效率是什么效率?顯然不是小提琴脫離節拍拉得越快效率越高,其效率主要表現在對音質、音色的復雜辨析中。這就是多樣化效率。人工智能最大的特點就是可以提高多樣化效率,這些技術一旦應用于經濟、社會,有可能大幅提高人類創新能力與體驗能力,從而帶來高質量的發展。

  羅切斯特大學發展心理學家塞萊斯特?基德認為,新奇性和驚奇感是好奇心的兩個關鍵參數。“孩子們更喜歡令他們感到意外的事物,或者是因果關系為他們所不知的事情。”這些參數若是轉化為算法,機器人就能變身“好奇寶寶”。

  不過,凡事都有兩面性。我們樂于見到因為好奇而變得越來越聰明的機器人,但也要為它們的“好奇心”設限。俗話說“好奇害死貓”。如果機器人哪天不慎因好奇心按下了某個按鈕,后果可能不堪設想。因此,人們要為機器人確立規則,包括設立倫理邊界。人類需要告訴機器人,它可以做什么,不可以做什么。不管機器人如何“好奇”,都不能出離控制。  


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