약한 인공지능은 한 가지 두드러진 특징을 가지고 있으며, 단일 포인트 돌파에 능하며, 한 분야를 깊이 파낼 수 있다. 예를 들어 알파고는 바둑 분야에서 무적이다. 그리고 우리의 지능의 특징은 무엇입니까? 우리는 무엇이든 할 수 있지만, 반드시 모든 것을 그렇게 잘 하는 것은 아니다.
또 인공지능은 지식 축적에 능하고, 컴퓨팅 능력이 강하며, 폐쇄 문제를 해결하는 능력이 강하다. 우리 인간의 상상력, 창의력, * * * 감정, 개방성 문제를 해결하는 능력은 현재 인공지능의 단판이다. 그래서 우리는 둘을 결합해야 합니다.
몇 가지 중요한 것은 인공지능이 할 수 없는 것이다.
의학을 예로 들다. 워싱턴 브루킨스 학회 (Brookings Institution) 의 혁신적인 정치학자 대렐 웨스트 (Darrell West) 는 심도 있는 학습이 인간 방사선과 의사처럼 엑스레이를 더 잘 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발했다고 밝혔다. 그러나, 우리는 소프트웨어가 한 사람에게 "당신이 방금 받은 진단 결과는 암일 수 있습니다." 라고 말하는 것을 원하지 않습니다. 우리는 여전히 방사선과 의사가 인공지능을 검사하여 그것이 진짜인지 확인해야 한다. 그런 다음 결과가 좋지 않으면 암 전문가가 환자에게 이 소식을 알리고 치료 과정을 계획하기 시작한다.
마찬가지로 법률 분야에서는 인공지능이 사건과 관련될 수 있는 판례를 찾는 데 큰 도움이 될 수 있지만 판례를 해석하거나 법정에서 사건을 처리하는 데는 도움이 되지 않는다.
더 일반적인 것은 심도 있는 학습을 기반으로 한 인공지능이 특징을 잘 인식하고 필요한 곳에 집중하는 것이다. 그러나 사고를 처리하고, 다양한 출처의 지식을 통합하고, 상식을 운용하는 것은 인류가 매우 잘하는 일로는 충분치 않다.
우리는 또한 소프트웨어가 정말로 그것이 무엇을 처리하고 있는지 이해할 것이라고 기대할 수 없다. 나는 현재의 인공지능을 사용하면 완전한 상식적 추리를 실현할 수 있다는 어떠한 증거도 보지 못했다. 이것은 많은 인공지능 연구원들의 관점과 상응한다. 예를 들어, 20 17 년 9 월, 심도 있는 학습의 선구자, 토론토 대학의 컴퓨터 과학자 제프리 싱턴 (Geoffrey Hinton) 은 연구원들이 인간 차원에서 인공지능을 실현하려면 이 분야에 새로운 아이디어가 필요하다고 말했다.
인공지능의 미래는 반복적이고 기계적인 일을 대신할 수 있지만, 인간의 일을 완전히 대체하지는 않을 것이다.
첫째, 인공지능은 방대한 양의 데이터와 정보를 처리할 수 있지만, 인류는 혁신, 판단, 논리적 사고에 있어서 우세하다. 예를 들어, 글쓰기, 그림, 음악 창작과 같은 예술, 창의력, 감정 표현이 필요한 임무들은 인간의 창의력과 상상력이 필요합니다.
둘째, 교육, 의료, 상업과 같은 대인 커뮤니케이션, 조정, 관리 및 리더십이 필요합니다. 이러한 임무는 사람들 간의 교류와 협력을 포함하며, 인공지능은 아직 인류의 역할을 완전히 대신할 수 없다.
인공지능의 발전과 응용은 인류의 전문 지식과 기술을 필요로 한다. 인공지능의 연구, 개발 및 유지 관리에는 많은 엔지니어, 데이터 과학자 및 전문가의 참여가 필요합니다. 이 인재들은 인공지능 시스템 발전의 중요한 구성 요소이며 인공지능 시스템 운영의 관건이다.
아이작 아시모프가 말했듯이, "과학기술은 인간 문명의 스포츠카다. 우리는 그 방향을 통제해야 한다. 그렇지 않으면 참을 수 없는 생활을 하게 될 것이다." 따라서 기술 발전이 통제되고 안내되는 상황에서 최대한의 효과를 발휘할 수 있도록 경계해야 합니다. 미래의 인공지능 분야에서, 우리는 어떻게 장단점을 균형 있게 조정하고, 그 위험과 부정적인 영향을 없앨 수 있는지 진지하게 생각해야 한다. 그래야만 인공지능의 편리함을 진정으로 누릴 수 있다.
미래 교육의 경우, 우리는 어떤 사람을 양성해야 합니까? 우리는 아이들의 상상력, 창의력, 감정, 개방성 문제를 해결할 수 있는 능력을 키워야 한다. 이것이 우리가 인공지능과 차별화되는 가장 큰 장점이다.