本文摘要：人工智能（AI）领域近期的两个信息极为引人关注：一是脸书重开其对话机器人项目，坊间传闻是因为AI的语言逻辑失控；另外一个是国内的两款聊天机器人在问一些牵涉到政治的问题时得出了“不准确”的答案。由于业务范围有所不同，笔者对于基于深度自学的语义AI的基本原理细节理解不多。不过，所有基于深度自学的人工智能，实质上都可抽象化为目标拆分及基于海量数据的训练，区别在于有所不同领域目标拆分的策略和算法有所不同，海量数据的训练和核对的逻辑也有所不同。

人工智能（AI）领域近期的两个信息极为引人关注：一是脸书重开其对话机器人项目，坊间传闻是因为AI的语言逻辑失控；另外一个是国内的两款聊天机器人在问一些牵涉到政治的问题时得出了“不准确”的答案。由于业务范围有所不同，笔者对于基于深度自学的语义AI的基本原理细节理解不多。不过，所有基于深度自学的人工智能，实质上都可抽象化为目标拆分及基于海量数据的训练，区别在于有所不同领域目标拆分的策略和算法有所不同，海量数据的训练和核对的逻辑也有所不同。

笔者熟知的安防领域的车牌辨识，就是先切分为单个字符，然后通过数据训练辨识出有是什么字符；而人脸识别则趁此机会在一幅图片中辨识，拆分出有人脸的部分，再行利用数据训练核对出有目标是谁。资料图虽然算法逻辑各不相同，但总体来看，基于深度自学的算法有一个共通点，即程序的设计者也无法断定这种经由海量数据重复训练和递归带给的结果是什么。

因此在某种程度上，具有这种特征的AI的“不道德”显得不能精确预测，这在一些嵌入式涉及的AI领域引起混乱。不少人指出，这标志着这些AI开始不具备或许上的“自律意识”，从而开始威胁人类的地位。

实质上，从基本原理的角度谈，这距离自律意识还相去甚远。AI的原生逻辑与规则能力还十分完整，更好的是通过数据量的优势，依赖强劲的计算出来来强化结果提供的能力。荐个形象的例子，比如很风行的用计算机写诗或者词曲创作的程序，只不过是在大量人类有数诗句的基础上，基于某种策略衡量标准的人组，而不是像王维杜牧写诗时，用文字去同构所要传达的感情。从这个意义上谈，最杰出的语义AI，也仍然是人类有数信息和逻辑的衍生物，而不是突破者。

但有一点有一点去回溯。机器享有同时掌控大量数据和信息的能力，而人类在这方面逊色过于多了。

这种差异与或许上的“有可能变异”有多少内在的因果关系，也许人类自己也问没法。于是才不会有霍金和马斯克的担忧，才不会有大家对上述事件的庞加莱与理解。盲目的忧虑无济于事，神秘主义的视而不见也是不该的。

从整体上说道，AI领域必须有架构设计来回避不得而知的风险。通过某种方式隔绝运算与策略部分和动作继续执行部分，保证做到推测和决策的AI部分无法必要展开动作操作者，这在一定程度上可以减少风险。

比如对于对话机器人的某些答案要设置过滤器策略，以减少其过于过离谱的有可能。科幻电影中那种人形、活蹦乱跳的AI只不过并非主体形式，目前大部分的AI只不过是一堆数据线连一起的机器阵列而已。所以人类才不会保有最后的“忽电权”。

这当然过于过非常简单蛮横。人类社会必须的是一个需要跟得上AI发展与递归速度的学科分支，专门研究约束AI风险的架构和技术。

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