第74章 经济学家吃SHI都能创造GDP (1 / 5)
        直到2044年，人类世界所谓的人工智能，都是以2006年多伦多大学杰夫辛顿教授奠基的“深度学习”算法思想演化出来的。

        这是严肃、真实的世界。

        不是傻哔网络卖弄的无厘头黑科技。

        而只要是基于深度学习这条技术路线发展出来的人工智能，在根子上都有一个无法回避的弱点，那就是只能解决单一目标问题——注意，这里说的是单一目标，而不是单一任务。

        让机器人处理多个任务，这是可以的。

        但要在执行一个任务时，设定多个目标，或者说多个价值观，那是绝对不可能的。

        只要人工智能还是在深度学习的基石上往下发展，而没有彻底从根子上另起炉灶，找到一条全新的技术路线，那么这个问题就是无解。

        比如2016年的阿尔法狗，当年轰动一时，连屁人工智能都不懂的小白，也能扯几句，觉得似乎人工智能统治人类就在眼前了。

        但是，稍微有点常识的人都知道，阿尔法狗最大的弱点在于，人类只能给它下一个终极目标：那就是把围棋下赢。

        围绕这个终极目标，阿尔法狗可以学习百万千万上亿盘棋，而且学习速度快到它一夜之间的进步量，就能超过人类棋手不吃不喝不睡连续苦下三千年。从而最终达到世界第一（当然后面还有更多改进版智能）

        但是，人类不可能做到，同时让阿尔法狗兼顾“把棋下赢”和“把棋下得漂亮”或者说“把棋下得有艺术感、戏剧性”。

        这是一切基于深度学习的人工智能，无论发展多少年都做不到的。

        给他两个“学习”和“努力”的方向，只会导致人工智能逻辑混乱，最后自己烧掉。

        所以，即使人工智能出现后，纯粹只有“努力”这种品质的人类，很快像垃圾一样被淘汰掉。

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