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微软洪小文:人工智能超越人类可能还需要500年

发布时间:2017-12-30

  微软洪小文:人工智能可能需要500年才能超越人性

  [每日技术网]今天在北京举行首届演讲与智能技术峰会。在这个论坛上,微软亚洲研究院院长洪小文发表了“A。时代”的主题演讲。洪小文首先提出了人工智能发展的几个阶段:能力,智力,智力和智慧。以微软的机器翻译为例,指出了今天的人工智能仍然弱于人工智能(Weak AI)。但弱的人工智能对人类非常有用。后来他还拿了微软的手机应用程序,如近日推出的How old.net,表示微软的图像识别错误率只有3.5%,已经低于人类的5%。微软将会推出更加艰难的未来视频识别应用。热门的人工智能,引发了霍金,麝香等知名人士对这项技术的风险表示担忧。然而,洪小文认为,人类不能制造不受控制的人工智能技术,人工智能将来会产生一个不可控制的因素就是软件缺陷(Bugs)。他引用人工智能专家John MaCathy的话说,人造智能超越人性的奇点,可能还需要500年的时间才能到来。最后,洪小文对人工智能提出了自己独特的见解。他认为人工智能是增强智能和人类加机器的结合。以下是洪小文演讲全文:亲爱的李老师,各位今天都很荣幸参加这个活动,谈谈AI时代,人工智能时代。刚才高老师和华老师今天说AI是无处不在的。今天在场的每个人都是媒体。几乎每天在媒体上都有关于人工智能的文章。这是一般媒体。而今天人们把AI看成一个明星,我们追求,因为AI代表着未来,所以AI无处不在。 AI一方面很火,一些人可能会过火,但AI真的很火,所以我想在30-40分钟内与大家分享一下AI在工业界和学术界的未来。什么样的情况?首先回顾一下人工智能的应用,与中国信息研究所最为相关的是语言与言语的交流与反思,人类社会使用语言与言语,这不仅是自然语言处理与言语大家都觉得,其实网上社区本身就是一个语言问题,今天我们可以看到很多微软,包括搜索公司都是AI领域的领导者,可以用几句话就能找到很多事情本身就是一件非常聪明的事情,做中文信息处理,我不必再说了,做自动翻译,在很多公司都免费提供了越来越强大的翻译系统。人工智能助手也是这样今天在美国军事战略家的战场上,美国已经为小娜做过了,其他公司如谷歌,亚马逊等,中国有很多公司,百度,英美烟草等。同时有真正的助手帮助你完成O2O,整个服务如美国魔术,中国也来了。有Chatbot,微软称小兵,今天已经达到了第四代,很多人都在担心。 Chatbot的社交网络非常有趣,从AI开始,我们知道云测试,其实就是围绕着这个ChatBot。图形测试实际上是一个非常薄弱的​​测试,实际上,只要你能使三分之一的用户,不能告诉机器或人通过。我们以小冰为例,我们有一个标准的尺度,我们做小冰和一般的人工智能助手是不一样的,智能助手你不要太罗嗦,一句话,两句话应该做而且你不应该再打扰你,但是Chatbot所测量的标准就是不要继续和他聊天,而我们做一对一的回答是来回的。两年前冰上时发起了5次往返,到了今天20多场,我们在日本发动了瑞纳达到了18场。人们知道这是一个聊天机器人,但愿意花20个来回和他交谈,来一个很大程度上已经通过测试,如果聊天内容毫无意义,你不愿意继续和他聊天。除了刚刚提到的语言语义之外,所谓的认知认知服务(Cognition Cognition Services)都是将AI技术打包成API的技术,因为Microsoft是一个平台公司,它允许任何公司简单地编写AI,包括语言,语音,视觉,厕所,可以全部放在我们的API上,非常清晰的页面,很容易编写程序。比如说How old.net,今天很多人都不知道这是微软推出的,实际上推出一年零一年的东西马上引起轰动。当我们介绍这一点的时候,这有点不经意,而且当我们发布的时候,其实就是Cognition Services,它显示了编写人工智能应用程序是多么容易。 How old.net里面的代码可以写成不到八行,因为Code是Cognition Services API,我们也陆续推出了一个新的Cognition Services不断更新,产生了一些新的功能,最近又增加了Video功能,是还有一个新的API,就是Aptionbot.ai,你也可以上传任何照片,你可以用自然语言来描述里面的东西,你可以试试。槐刚刚提到进步的进展,微软有幸参加了去年年底的比赛,拿下了第一名,但首次超过人家,两人做上面可能会犯5%的错误,我们的系统不仅要深入学习,还要更深入,达到3.5的水平,用这个技术,我们不但可以制作照片,还可以制作视频,比如视频制作还没有开放,我们可以很快启动它,并且你可以上传一个可以用自然语言描述的视频有什么难度,当然比图片要高得多。剩下的时间和你一起讨论,到底AI往前走,还有今天这么多报道,到底需要注意些什么呢?那么学习的方向,就像李刚,高老师刚刚做了很多,我完全同意高老师说的,自然语言处理,远远超过所谓的下棋比较难,所以AI会往前走的什么样的?我们也听说过AI的冬天,我从80年代的AI了解到,也是在冬天之后,直到今天爆红了。今天很多AI的基本云容量等于数据,我们今天看到的所有数据都需要大数据。所以这三样东西虽然不一定百分之百,但是却有98%以上,这句话中常用的是没有数据就像更多的数据,深度学习也好,你给他很多数据,只要他的模型足够正确,可以做很多事情,必须有类似的数据处理能力,我们可以快速上传到语法,语义,还可以与大数据交互,现在虽然你可以做一些本地的DNA分析,但是如何一起做,但是现在有了所有的数据,所以现在有了一个新的职位:数据科学家/分析家。像FaceBook,谷歌,百度这60%的人都是这样做的,有老师的洞察力,你有o了解一些编程,从数据中看到一些洞察,从控制的角度来看甚至整个人类文明的历史都是闭环的。今天你有一个假设,你有一个实验,你有一个想法,你把它出来,石器时代磨刀切肉,手撕肉不够好,有一个想法,使它拿出来,收集这个数据,拿它剪肉看,看哪个整齐,哪里不公证。以后再去了解洞察,想办法去下一把刀或者加个钩子等等,这是你的下一个假设,下一个想法,把它放下来。无论是打字还是不打字,人类文明的历史都是如此。今天不一样的地方就是电脑未来的物联网,也就是当前物联网还是互联网,收集数据的时间比较快,所谓的互联网思维就是关闭Feedbock Loop是不一样的地方,我们用要花上一个世纪甚至上千年的时间,才能去关闭一个循环,今年可以非常快,每当关闭循环,你添加一些,后来的改进,事情进行了优化。所谓的DNN,AI就是这样,收集数据,系统收集新的数据后再做,然后制作一个新的模型,最后发布它。每个人都担心今天有很多文章说,未来和超出人类的智慧,机器会摧毁人,每个人都会看科幻电影。今天我想告诉你的是1950年代的杂志的封面,那时人工智能的名字还没有出现,1956年出现了AI字,但是主流媒体开始担心在1950年,他说我们很奇怪,可以制造很多机器,火车,飞机,大炮和很多大型机器,我们并不害怕,其实我很害怕,人们通常不再害怕大型机器,但是很多东西,比如计算机运算速度比我们快,哪个电脑制造比我们都非常害怕,人们很奇怪,我们都到底是探究人造是否可以建成一个超人。聪明吗?我认为至少有四个定义,一个是功能,现在购买一台机器绝对没有争议,可以计算多少内存,以及今天买了多少个像素,下一步开始是有争议的是什么是聪明的,当我刚开始使用智能电视的时候,有一个Jenny T五,是第一次有遥控器,称之为智能电视。转盘之前要回到电视机前面看看,不再转移,用遥控器就可以坐在手里。智能电视被定义为目前的智能电视的定义是完全不同的。如果再考虑一下,我年轻的时候就觉得很挫败。当我还是个年轻人的时候,我没有被选中参加算盘。今天很少有人看到算盘。那时候,我感到非常羡慕,不只是一个算盘,那么孩子们可以做这样的训练,一两年后你可以去几个段落,就像Go,你不可能有一个算盘,在我心里,数量非常多,连激进派都能算,我羡慕不可思议,当时没有入选珠珠队。今天没有人认为算术是聪明的。今天有人用电脑来计算吗?多一点的加减乘除?没有人认为这是一件聪明的事,甚至是下棋,国际象棋,当机器是黑暗的,蓝色的时候,我对徐洪九博士说,一方面你们对人类的贡献打败了世界,另一方面也证明了象棋实际上并不那么聪明,下棋比任何人都深,其实AlphaGo今天也是这样,基本上是一种记忆模式,我会深入的跟你谈谈,下棋不是很深很聪明,显然不那么聪明。在知识层面上,更加模糊了,在座的许多人都有孩子,我们经常谈论中国的教育和创造力,当我们谈到当今中国的领导人和领导人时,我们必须做得很好,做一个计划,没有足够的数据,程序本身不是很聪明,如果你有很多的数据,其实这个程序也是容易的,其实这个智慧小数据最惊人,当你有大数据的时候一切都是明确,最难的是数据不足的情况下亩st有一个决定。引用另一个引力波,今年是个大好消息,我们第一次勉强可以测量引力波,一百年前爱因斯坦在提出引力波的时候有数据呢?不要谈论小数据根本没有数据。人们在没有数据的情况下也可以做到这一点,从石头上跳出一个想法,这是一个强大的人。大家都认同今天没有电脑联盟这个事情,也许是可以的。显然不是今天。当然,如果你懂智慧,更糟的是,有些长辈经常给你一些我不太了解的哲学思想,更不用说计算东西了,这个智慧就是告诉你一些东西想象中的游览,让你感受到很大的启发,这是什么东西。回到电脑,别忘了算算出来的人,并不是说这台机器有算法,算法来自人,把这个东西加入到全世界可以解决的,很有可能就解决了,这样的东西显然是一个比较大的问题。说到这里的数据,到底是数据,信息本身不是一个智能,不是,为什么呢?首先我们说一个人,学到了很多文字,很多资料,很多资料,这个人知道很多东西,这个人学到了很多东西,显然是一个很聪明的人,我们只是说大数据是最重要的数据比如说炒股,如果你有一些别人没有的信息,那么比我们任何东西都要多而且内幕交易不但非法而且被拘捕,所以今天还有一个内幕人士猜测数据比炒作炒作的行,你会觉得这个人比你聪明吗?所以数据是非常重要的,这里我要谈谈AI如果是基于大数据的话,未来各行各业一定会走这条路,但是这与人类的智慧还是有一点不同,无论是在学术上还是在工业上。分析人脑,这次我从心理学家,脑科学家那里学到了。与左右脑相比,左脑负责逻辑,右脑负责直觉。左脑顺序,因为逻辑是一步步一步一步的,右脑更随机;留下分析能力,右脑是合成能力;左脑是Detailen(部分),右脑是Big picture(整体);左脑是Digital,右脑是Analog;左脑是方向性的,右脑是创造性的;左脑是理性的,右脑是Emotinol;左脑是事实与现实,右脑往往是白日梦,虚构,梦幻(Dream);左知觉是模式知觉,右脑是知觉;左脑是数学科学,右脑是艺术,诗歌;左脑是言语,语言,右脑是音乐,形象;左脑是FormStrategy,右脑是现在的可能性;左脑是控制,左脑是自由;左脑实用,右脑浮躁; Brain Coll,Routien,右脑有趣,生动;左脑是过去,过去,过去和现在,右脑是现在,未来,左脑是的,我知道,右脑是我相信;左脑是承认的,右脑是欣赏。其实电脑是左脑,比左脑好,没有一台计算机比计算能力更强,这里计算的算法是什么,我的定义是什么定义,一步一步定义创造力?我的定义也很简单,解决的问题解决了,比如费马的猜想,这个猜想在十多年前终于解决了,现在是费马定理。如果你以前没有解决过,那将是惊人的这是一个伟大的创造力。或者你解决了一个已经解决的问题,你解决得比他好,老问题是NQ。这里的每个人,如果你有孩子或亲人的孩子,你教给他数学,教学的一切都会发现,经常有一个事情已经教,学生不明白,突然你知道学生,为了一个方法,教他理解,你有新的设计,因为你改变了这个东西,你一直在教导那个孩子不懂,对于一个让孩子理解的教育家来说,这是新的设计,这是人类的创造力。再说今天有些电脑是计算出来的,它的算法是来自于人,AlphaGo算法从哪里来的?今天DNN这些算法都是来自我们的,所以在任何时候都是左脑加右脑,算法加上计算。仔细看看AlphaGo,每次我和别人看都不一样,每次机器打败人,我都不会惊叹这个强大的机器人,我赞美人有多强。举一个简单的例子,给N.加上1个高斯因为小时候我太聪明了,每当我问他的时候,我都很厌烦老师,一出1 + 1000,他以为他有30分钟,没想到他花了1分钟才回来告诉他今天在这里n / 2 n + 1,为什么用这个例子来比较,如果今天使用大量的N,而且这个数不是一个整数,是一个很奇怪的数字。你用高斯算法,计算机有最愚蠢的算法,谁是重要的?计算机快速。你认为计算机比你聪明,不,因为如果你的算法更好,但是你有一个算法和一个左脑来计算,所以任何算法和计算。就拿AlphaGo来讲,虽然李世石输了4场,但李世石一定要有算法,而且左脑计算,下次看时间,人会累,会出错,但AlphaGo应用算法,用很少有人用同样的话说,人和游戏是椭圆形打的石头,今天李世石可以赢得一场比赛,他的算法代表比AlphaGo计算要好,李世石比我们计算了很多,但是计算比电脑还是打蛋。每当一台机器到达一个高度时,我并不会对这台机器强大的事实印象深刻,它确实很强大,并且可以与电脑竞争。很多人都说这辆车很聪明。我说这是完全优越的。人们只有两只眼睛向前。今天,所有做汽车的人都应该在前面,后面至少放两台电脑。同时,还放了声纳,好多东西,其实没有一辆车在任何时候都知道周围各种物体之间的距离,毫米的准确度,人有这样的准确性,只是看向前看,所以人们拥有的所有数据都比机器中的所有数据小得多,人们还是可以打开得这么好,当没有汽车的时候,无人驾驶汽车仍然比人的开放性差,代表性的感知算法强。刚才提到爱因斯坦的相对论,引力波,我们永远都会记得,两个游戏一定是算法和计算,如果人们不是计算多于计算机,计算机就是我们做计算的工具,我们把算法让电脑来算,今天这一切都是这样的,所以电脑真的是一个左脑,所以特别是大家在这里,我们都是编程,大家都做电脑,其实每天都是左脑的事情加上右脑,我们的算法让计算机从里面得到结果,想要下一个程序如何编译左脑的右脑假设不是什么不正确的验证呢?很多人现在这里在1980年还没有出生,与今天的话题自然语言有很大的关系是中国人的房间,这个人不是中国人,是美国人,1980年提出的。他为什么提到中国人?因为当时在美国懂中文的人很少,所以他做了一个亲JECT。今天有一个房间。每次遇到问题时,用中文问问,用便条进去。房间里有一个人还没有电脑呢​​。给他一个百科全书,这相当于你把所有的QA提出来,他不懂中文,完全不懂中文,完全中文指向你,你问我这个答案,当你看到的是这样的组合,把下面的答案发了出去。外面的人认为这个人懂中文,所以他打电话给中国的房间。所有以这种方式发言的人都清楚,所谓的AI现在就是这样一个AI。 (36:42)这基本上是今天的主流AI。比如说自动翻译,这相当于一个人里面的电脑不懂这个语言,基本上就是中文房间。当你有很多数据的时候,你可以使用这个东西,包括今天的语言语义正在这样做,为什么约翰·西尔(John Seale)提到这一点呢?他说人工智能现在不是真正的人工智能,我们经常说不止一个人,包括翻译,语音识别,超越语音识别的机器超凡脱俗,也是胜利,今天我说的是,如果有机器还是让你说我今天说的话,百分之百的机器一定要赢但是别人,我问你语义,你今天理解我的内容,你今天的理解肯定是百分之百,但是机器显然不懂语义,跟翻译一样,我经常举一个翻译的例子。翻译的时候,我们会听,用我们自己的话来说,所以我们经常把一个句子翻译成一个句子,有时候把一个词翻译成一个段落,我的老板是一个美国人,每当我来到中国,我都会翻译。有时候我被他抓住了。他告诉我有多少次,我已经解释过,你最终如何解决了这个问题,原因很简单,就是我知道这个对话实际上并不是老板所在的地方,电脑无法做到这样的事情,而电脑逐句的结果往往达不到预期。虽然中文房间是弱AI,但是对他来说这个数据非常有用,今年你要看法文页,我们不明白,但是今天有这个自动系统,一个翻译可以理解,80%是足够。最后,了解更多有关脑神经科学家和所谓心理学家的未来人工智能理解。说到心理和自我意识,其实今天对这些的了解还不够,很多生物学家,大脑神经科学家都做过实验,你今天看镜子,人们在镜子里知道那个人就是你,其实,很多动物,大部分动物都不能通过这个来理解,包括我们最喜欢的狗,猫,你给他一面镜子,当然这个争议,因为你不是狗,你怎么知道它不知道这是他们自己的,但是他在你的额头上贴了一张便条,他一看见自己就知道他是你的一部分,拿了它,做了一个实验,他们不会把它拿走几个小时。一些猩猩可以,有海豚,没有多少突破,今天,非哺乳动物和哺乳动物,很多动作都不知道,没有意识,人在那里。笛卡尔说,我觉得我是这样,有两所学校的学者们,截至今天,不止一个学派的学者是整体论,这里是一个学者的学院,人们的思想和大脑可以分开,人们有一个大脑,大脑有我们当你的大脑走了,没有灵魂。其实今天的主流学校认为这更像是一个整合的概念,我们不仅有大脑,还有脊椎和神经,今天我打你,你的痛苦和感觉会影响你的思维,所以这是一个大部分人认为是分不开的,事实上人分解后就等于没了。当然,我们今天还在研究一个人死后是否有灵魂。五个月里,他在那里发现了一些非常有趣的实验,发现我们很清楚这些时候需要做一些计算,需要做逻辑思维的时候特别敏捷,但是当低强时,发现时间可能会更多他举了一些例子,比如说贝多芬在第九交响曲的时候完全是聋子,根本看不出来,他这个时代肯定很低,不能说他精力充沛梵高切断自己的耳朵,最后一次他自己画的是被认为是他工作的很大一部分。当人们如此痛苦时,他们在低强度时可以发挥很大的创造力。另外一个很好的例子是化学家Kokulo,他亲自说过,他梦见梦见一个六角形,他梦见一条蛇在做梦,咬着自己的尾巴,吸引他的灵感,画出一个六边形的结构。花了很多实验来证明这一点。在这里和我的同学们一样,需要创造力不要睡觉,不得不去梦想。睡觉是重要的,但重要的是小心证明,做出大胆的假设,假设,要求证明,而不是仅仅假设一堆事情。什么是创造力?似乎某件事可以从一件事转变为另一件事。很多人说,最大的创造力来自于半觉醒来时看起来不完全相似的相似之处。另一位艺术家也说,他为什么像鸟儿一样画天空,当云的形状看起来像一只鸟时,他想到了这一点。当我们有意识的时候,我们常常会想,当两者不相关的时候,恰恰是在他们半梦半醒的时候,他们有什么关系。这是最显着的事情。真相是什么?我们不知道,但这是人们一个非常重要的特质。回到AI,谈到WeakAI和StrongAI,有两个定义,第一个就是我刚刚说的,当你做AI的时候不需要知道什么时候可以做到,叫做WeakAI;另外就是今天AI做的,比如做一个语音识别,只能语音识别,一只鸟可以识别,它只能识别小鸟酸,今天做一个机器人,在工厂里可以做反复的智能工作,叫做Weak AI,StrongAI它就像一个人,能读,能读,能思考,多才多艺,这就是StrongAI,但这并不意味着有一个功能可以比WeakAI多,WeakAI是一个专业,虽然不是全能的能力,但专业类别其实比人强,这是两者的定义。有人认为,如果人们没有自己的心,就不太可能拥有StrongAI,因为他们不了解,人们的理解实际上与人脑和脊椎的各个方面都有很大的关系,就像我告诉过你可能有一个想法想不出来,一个你伤害了,一个痛苦能激发你,你想出了它,那么为什么这个人提出这个StrongAI,觉得这跟灵魂有很大的关系。未来我们不能做一台机器,可以做所谓的StrongAI Stron,一定能达到一般目的,不但可以解决问题,解决所有问题,只有少数通用的人都知道,有人试过,至少有几个可以尝试,我们算法中的NP不等于NP,可能有很大的关系,前一段时间我在CUHK,有人问我AI是否和Quantum Computing有关系,找到如下关系:因为量子计算在中国,美国也是很热,有很多的队伍在做。他可以解决的一个问题是零,如果量子计算在某些问题上不成问题,它仍然很好,可以解决大问题。首先是解码,以及今天用于保护的所有计算机和计算机是因为你是NP,但是如果Quontum的解决方案,很多人做量子? (50:30)这成为一个重要的研究?即使你能做这些事情,有什么问题呢?有很多问题,例如,人们来自哪里?地球的大爆炸,这些东西是无法解释的,张一堂解决的问题有十多个,二十多个问题,(51:02),还有爱因斯坦所谓的引力波呢?没有解决办法对于这个问题我不知道怎么找到答案有天飞,你认为你非常小心地确认这是最神奇的地方,这里提到你是否需要知道人是否足够。今天大数据的人工智能不一定是人的问题,我们可以做很多事情,当然也有不同的争议,但是如果我问我自己的话,更深信如果你想做一些接近人类智慧的东西,接近人类的创造力,超越人类的创造力,我想我们首先要了解人,最后可以说我们不应该有一个人呢? )与此同时,还有一种自我意识感和一个机器人,一个“如此”脾气。很多人警告AI是可怕的,经过我的报告,其实AI不是那么可怕,电脑是左脑,可以算出他的算法全是来自人,所以最糟糕的是来自人,你奇怪的设计他的人,不要责怪机器。有人在谈论机器人六法等等,我也觉得很奇怪,就像法律,法律是规避人,人们可以做火炮,飞机,汽车,我们认为飞机是好东西,但恐怖分子使用飞机杀人。你指责的最后一件事是飞机?不能说这架飞机是非法的,法律是人的,最重要的是限制人,机器是不是这样?当然有人说,Singularity有两个意见,一个是我的大脑可以永远上传有一个这样的电影。我个人非常怀疑。有人说这可以在20到30年内实现。人是分不开的,只有大脑,大脑是什么?今天一个新的爱,你已经和他分离了30年了,最后他回来的是一个机器人模型,你觉得他是同一个人吗?还有,你和他说话你不觉得他是没有过去二十年或三十年共同经历的同一个人吗?我认为人是一个普遍的理论,所以当你的四肢发生变化,两个人的经历变化即使你的大脑中有很多部分,也不是同一个人,这有点太形而上学了,还有一个说法,当你到达临界点时,所有未解决的问题都解决了,并且可以快速前进我也怀疑,如果从算法上来看,当你今天解决一个问题的时候,下一个问题其实更难说NP不等于P?大多数人认为这是不可能相等的,但是可以解决有没有办法证明呢?今天不说说明事实证明,以前提出这个事情一开始没有看到一个人可以去解决,当你解决这个问题的时候,下一个更难。今年是人工智能60年,矩阵是我的祖先,我们称他为AI的父亲,当他w这样说的人很聪明,要求他建造一台机器来达到人类智慧多久?他回答说,现在已经有五年多了,当然是五到五百年前的事了。我想这还需要500年甚至更长的时间,因为问问他们来自哪里以及为什么他们有这个智慧是比较复杂的。最后,我们不得不提出,我们要像我们一样创造一个机器,对我们来说是一个聪明的人,而且也是有意识的,一个有意识的人,你无法控制他。我经常举一个例子。他必须给我十次咖啡。如果我告诉我的妻子做十次咖啡十次,他告诉我说你有自己的脚。我为什么去?我说是的,我的意思是建立一个机器人,有意识?不用说,我不想做一个机器人十次有五次你不会去啊?所以我们做了一个机器人就是希望他是可控可控的意思就是他不自觉,不能是有意识的人可以控制的。然后我们必须谈论它。即使你想做出像我们一样聪明,无法控制的东西,我们可以说我们有成千上万的人的经验,我们称之为下一代,我们的孩子,我们希望他比我们聪明,他可以控制?根本没有控制。把这样的事情做成一个额外的孩子就足够了,所以做这些事情的目的是具有学术意义的。例如,法国人克隆动物,创造一个有趣的机器人。我个人觉得很可疑,从实际的角度来看,从学术的角度来看,当然有很大的意义。有人问我你认为科幻电影描述AI更生动,接近未来,我会说Matrix,为什么?而电脑相关的任何一个系统都无法找到,不能证明他是正确的,也不能证明他是不正确的,那就是没有办法知道他是否会停下来,包括任何一个T写到T的那一年,这意味着在任何程序中都必须有一个bug。机器中的Bug是很难避免的,当然机器可能会有bug,但是他的bug是把所有的人都带回来的,这种可能性是微不足道的。最后我想说的是,这个AI是我祖先做出来的,今天WeakAI,这个大数据AI,虽然是WeakAI但是对于人类利益非常有用,这个东西在未来有了大数据,人们看不到所有的消息,却可以让他读到所有的消息,找到他洞察力来帮助我做事情,可以帮助我理解在里面的机会,这样的事情可以做到,人永远是人+机器,Augment Plus计算,是一个聪明的,所以人加机器就是超人,就是这个组合。这是我们继续前进的另一个意思。

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2017-12-30

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