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【中国智能制造网 名家论谈】随着人工智能技术的快速进展，人类对于未来世界的思考也愈发深入。据《卫报》报道，谈到机器人的未来，递归神经网络之父、德国计算机科学家尤尔根·施米德胡贝在受访时表示，人工智能将会在2050年超过人类智能。
施米德胡贝：人工智能2050年或将超过人类智能
据《卫报》报道，谈到机器人的未来，递归神经网络之父、德国计算机科学家尤尔根·施米德胡贝(Jürgen Schmidhuber)在受访时表示，“未来机器人对我们的关注将会如同我们对蚂蚁的关注一样。”他还称，人工智能将会在2050年超过人类智能。
机器智能
在柏林西部的一个仓库后面的一个工作室中，一群科学家在讨论我们的机器人未来。一位来自一家大型欧洲汽车厂商的工程师在发表一份谨慎乐观的无人驾驶汽车进展报告。他解释道，机器人汽车正在学习分辨汽车和行人、骑自行车者等相对容易受伤害的移动物体。有的机器人汽车已经比人类更善于分辨不同的狗的品种。“但当然，这些都只是小进展。”他说道。
接着，一位体格健壮的、身穿淡灰色西装的男子上台。“不久之后，聪明、重要的决策者可能不会是人类。”他说，脸上带着在向青少年讲解成长烦恼的家长般的怜悯微笑，“我，我们并不是濒临又一次工业革命，而是濒临一种新型的生命，它更像是一种创世大爆炸。”
尤尔根·施米德胡贝被称为那个将会被首批拥有自主意识的机器人认作父亲的人。该现年54岁的德国科学家所开发的算法让我们能够跟我们的计算机通话，也让我们的智能手机能够将普通话翻译成英语，但他并不是很热衷于未来机器人的存在将主要是为人类服务的说法。
相反，他认为，机器智能不久之后将不仅仅匹敌人类智能，还将超过人类智能，未来的自主复制机器人工厂所设计和制造的抗热机器人将能够比皮薄的人类更接近于太阳的能源，它们终将会在银河系的小行星带建立殖民地。施米德胡贝正试图为机器人打造大脑。
在发表演讲后，施米德胡贝解释道，在瑞士阿尔卑斯卢加诺的一个实验室里，他的公司Nnaisense已经在开发可像婴儿那样运作的系统，他们给那些系统布置了一些小实验，以便让它们理解这个世界是如何运作的。他将此称作是“真正的AI”。的问题在于，它们仍然过于缓慢——目前只有10亿的神经连接，而人类大脑皮层的神经连接数量则约为100万亿。
“不过，我们现在的趋势是，我们的计算机每五年就能加快十倍，除非这一趋势终止，否则只需25年我们就将开发出可媲美人类大脑的递归神经网络。我们距离实现动物级别的智能并不是差很多年的时间，比如乌鸦或者卷尾猴属的智能。”
那具体是差多少年呢？“我想以年为单位要比以十年为单位好，但我并不想要将自己局限在4年到7年的时间范围内。”
被问到为何对自己的时间表如此有信心的时候，他提到了超光速引擎。我们的探讨一下子从大爆炸跳到新石器时代的革命，从火药的发明到万维网的诞生。施米德胡贝指出，宇宙史上的重大事件的发生间隔似乎在指数式地缩短——前后两个里程碑事件的间隔约为前一个间隔的四分之一。按照这种规律，机器智能超过人类智能似乎将会在2050年发生。
“到2050年，时间不会停止，但我们将会迎来比我们更加智能的AI，到那时候执着于研究人类的生物圈将会变得没什么意义。它们将会把历史推向下一个阶段，向有充裕资源的地方进发。几百年后，它们将会在银河系建立殖民地。”
他将这个时间关口称作“omega”。Omega一词早由1888年出生于法国的耶稣会牧师德日进(Teilhard de Chardin)提出。施米德胡贝表示，他喜欢omega，“是因为它听上去有点像‘oh my god’”。
争议与批评
施米德胡贝作为机器智能教父的地位并非完全无可争议。作为一位计算机科学家，有时候他的言论听上去很不符合科学原理，令人震惊。他在柏林发表演讲期间，就可以听到观众席后面有人在抱怨。当施米德胡贝概述机器人终将会如何离开地球，“独自去享受”探索宇宙的过程的时候，来自巴西的一位神经系统科学家插话道：“这就是你要说的？机器人有去享乐的算法？你是在所有的这些科学界人士面前摧毁科学方法啊!太可怕了!”
被问到那些反应时，施米德胡贝再一次露出那种怜悯的神情。“数十年来我的论文一直都备受争议，所以我已经习惯了这些常见的论调。但很多的神经系统科学家其实并不清楚AI世界正在发生什么。”
但即便是在AI社区内，施米德胡贝也有不少的批评者。听到他的名字，数位从事人工智能领域的专业人士都指出，他的工作毫无疑问很有影响力，“甚至愈来愈有影响力”，但他“有点愤愤不平”。许多人都觉得他对于技术进步速度的乐观是毫无依据的，甚至可能是非常危险的。有人称，施米德胡贝远远称不上机器人未来真正的预言家，他实际上是将人工智能推向类似于Segway平衡车(Segway诞生之时被吹捧为类似于PC发明的技术革命，但终惨淡收场)的命运。
要理解施米德胡贝为什么既被认为是预言家，也被认为是笑话，必须要深入了解他的履历。他于1963年在德国慕尼黑出生，青春期期间他会从家附近的图书馆借上一大堆的大众科学书籍和科幻小说，之后他对机器人学产生兴趣。他特别喜欢的书籍包括奥拉夫·斯泰普尔顿(Olaf Stapleton)的《造星人》(Star Maker)、ETA霍夫曼的《沙人》(The Sandman)以及莱姆·斯坦尼斯拉夫 (Lem Stanislaw)的小说。
他说，他崇拜的偶像是阿尔伯托·爱因斯坦(Albert Einstein)。“有时候，我会想，如果我打造出了比我自己还聪明，甚至比爱因斯坦还聪明的东西，那我可能会更有影响力。”他在慕尼黑工业大学获得了数学和计算机科学学位，该大学在他30岁时授予其教授职位。
LSTM长短时记忆
1997年，施米德胡贝和他的学生塞普·霍赫赖特(Sepp Hochreiter)共同撰写论文，提出一种让人工神经网络通过记忆功能来获得提升的方式，即根据之前获得的信息增加解读字词或者图像的模式的闭环。他们将其称作长短时记忆(以下简称“LSTM”)。
当时，AI正处在漫长的“寒冬”时期：技术没能达到围绕人工智能的波吹捧的水平，而且融资困难。1960年代，业界的希望在于，机器或许可以自上而下地理解错综复杂的世界。如果说目前该行业有什么新热点，那就是一个似乎较为简单的想法：机器或许可以引入一种相对基础，但能够让它们自下而上地理解整个复杂的世界的算法。
1997年，施米德胡贝有关LSTM的论文遭到了麻省理工学院的驳回，但从现在来看它似乎是如今兴起的深度学习背后的主要概念之一。2015年，谷歌宣布，利用LSTM，它成功将其语音识别软件的错误率改善了近50%。LSTM是驱动亚马逊Alexa的那个系统，苹果去年也宣布它在使用LSTM来改进iPhone。
要是施米德胡贝当初顺利的话，那该概念会得到更多的认可。2015年，他在一篇措辞严苛的文章中抱怨道，在硅谷被尊崇为AI领域超级明星的三位加拿大计算机科学家——杰弗里·辛顿(谷歌)、雅恩·乐库(Facebook)和约书亚·本吉奥(IBM)——“大量地相互引述各自的观点”，但“没有归功于该领域的者”。
在柏林发表演讲和受访期间，他反复强调称，当前围绕计算机学习的热潮其实“已经过时了”，LSTM很多年前就达到了那一步了。他还觉得硅谷并没有那么重要，他觉得该地区过多地被“剧烈的竞争”所主导，以至于所产生的价值不如欧洲的研究机构。
听施米德胡贝大谈机器人的未来，你可能会有这样的感觉：他不断地谈到高科技的乌托邦，只是确保他自己终不会落得西斯托·罗德里格斯的境遇的一种策略。罗德里格斯很有影响力，但并没有受到重视，进入荣誉圣殿的反而是硅谷人士。
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