好的，這不完全是一個(gè)爭(zhēng)論，但卻非常接近。一方面，馬斯克認(rèn)為，各國(guó)政府應(yīng)該優(yōu)先對(duì)人工智能制定法規(guī)，因?yàn)檫@種技術(shù)帶來(lái)了“文明存在的根本風(fēng)險(xiǎn)”。而當(dāng)扎克伯格在Facebook 上現(xiàn)場(chǎng)直播時(shí)，觀眾詢問(wèn)他對(duì)馬斯克所述觀點(diǎn)的看法。
扎克伯格說(shuō)：“我對(duì)此有不同的看法。我對(duì)人工智能很樂(lè)觀，而且我認(rèn)為那些反對(duì)者，試圖描述這些末日的情景的人是在杞人憂天，我不明白。這種觀點(diǎn)是非常消極的，而在某些方面，我確實(shí)認(rèn)為這種觀點(diǎn)是非常不負(fù)責(zé)任的。”
馬斯克在Twitter上進(jìn)行了回應(yīng)：我和扎克伯格討論過(guò)這個(gè)事情，但他對(duì)這個(gè)項(xiàng)目的理解有限。
鑒于扎克伯格并沒(méi)有真正的編碼技能，而馬斯克在其業(yè)務(wù)工程方面實(shí)際上很有深刻的了解，所以可以想當(dāng)然地認(rèn)為馬斯克對(duì)于人工智能有著更好的理解。但這并不意味著他能預(yù)測(cè)未來(lái)。這個(gè)辯論確實(shí)提出了一個(gè)非常緊迫的問(wèn)題：我們開(kāi)始看到人工智能的一部分已成為特洛伊木馬，這會(huì)導(dǎo)致反烏托邦的觀點(diǎn)在未來(lái)占據(jù)優(yōu)勢(shì)嗎?
自適應(yīng)學(xué)習(xí)
適應(yīng)性學(xué)習(xí)是一個(gè)與人工智能在這個(gè)問(wèn)題的非常相關(guān)的領(lǐng)域。自適應(yīng)學(xué)習(xí)軟件是教育快速變化的重要組成部分，影響教育領(lǐng)導(dǎo)者作出決策?；旧?，軟件使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)確定學(xué)生與主題有關(guān)的知識(shí)水平，以及學(xué)生如何最好地處理信息。然后，軟件根據(jù)個(gè)人的學(xué)習(xí)風(fēng)格，掌握的材料和智慧，個(gè)性化地交付課程。
這是人工智能可以做老師不能做的事，因?yàn)樗麄儧](méi)有時(shí)間和資源。教育工作者早就知道每個(gè)人都有自己的學(xué)習(xí)風(fēng)格和智商。而針對(duì)個(gè)人進(jìn)行教育，個(gè)人可以更好地掌握概念。作為概念和抽象思維得到提高，智力也會(huì)得到提高。
在這里為扎克伯格加1分。如果人工智能可以幫助孩子變得更加聰明，那么他們將會(huì)在一個(gè)人工智能無(wú)處不在的世界里茁壯成長(zhǎng)。而使用自適應(yīng)學(xué)習(xí)軟件，所有的孩子都學(xué)習(xí)相同的學(xué)習(xí)材料。老師們幫助孩子對(duì)材料進(jìn)行分析思考，并促進(jìn)創(chuàng)造性思維以解決問(wèn)題。
美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)(ASU)是已經(jīng)引入適應(yīng)性學(xué)習(xí)軟件的機(jī)構(gòu)之一。Carl Hermanns是ASU教育領(lǐng)導(dǎo)教育碩士課程協(xié)調(diào)員。他認(rèn)為教育系統(tǒng)的變革是有必要的，因?yàn)榻逃贫葧?huì)存在一些不公平的現(xiàn)象，可能會(huì)阻止學(xué)生充分發(fā)揮潛力。而個(gè)性化學(xué)習(xí)軟件使用機(jī)器學(xué)習(xí)和大量學(xué)生數(shù)據(jù)來(lái)影響學(xué)生的全面教育。
大數(shù)據(jù)和人工智能能夠幫助學(xué)生充分發(fā)揮潛力嗎?為了回答這個(gè)問(wèn)題，ASU與Knewton公司進(jìn)行了合作，該公司專門從事適應(yīng)性學(xué)習(xí)軟件的開(kāi)發(fā)與研究。2011年，ASU采用了Knewton的軟件來(lái)幫助5000名學(xué)生補(bǔ)習(xí)數(shù)學(xué)課。在采用Knewton軟件之前，班級(jí)合格率為66%，而采用之后，班級(jí)的合格率上升到75%。 ASU也從Knewton數(shù)學(xué)課程中受益，減少了47%的學(xué)生退學(xué)率。
Jose Ferreira是Knewton公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。他覺(jué)得教育是人類與人工智能和大數(shù)據(jù)關(guān)系的試驗(yàn)場(chǎng)。這是因?yàn)樽赃m應(yīng)學(xué)習(xí)軟件中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以訪問(wèn)豐富的數(shù)據(jù)。
學(xué)生生成的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)連接到一個(gè)正確或錯(cuò)誤的答案，所以很少有不相關(guān)的數(shù)據(jù)，如搜索引擎和社交媒體的大數(shù)據(jù)。自適應(yīng)軟件不僅可以了解個(gè)別學(xué)生的學(xué)習(xí)模式，而且隨著時(shí)間的推移，它也將能夠開(kāi)發(fā)出一種“知識(shí)圖”。根據(jù)行業(yè)媒體Inside Higher Ed(高等教育內(nèi)幕)的Steven Kolowich所述，知識(shí)圖是“不同概念的綜合映射，在學(xué)習(xí)的背景下相互關(guān)聯(lián)。”
換句話說(shuō)，該軟件將能夠幫助教育工作者了解學(xué)生在整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中如何與概念產(chǎn)生相互作用。這可能使教育工作者更好地了解如何教授每個(gè)學(xué)生的概念思維。如今的學(xué)生可以學(xué)習(xí)概念思維的類型，使他們能獲得在未來(lái)不受機(jī)器人支配的工作。
自適應(yīng)學(xué)習(xí)的反烏托邦的一面
這有一個(gè)潛在的險(xiǎn)惡因素。 Knewton公司的軟件可以開(kāi)發(fā)學(xué)生的“心理測(cè)驗(yàn)”。這個(gè)測(cè)試將會(huì)告訴人們，究竟什么樣的學(xué)生知道什么，他們?nèi)绾胃玫貙W(xué)習(xí)，以及他們學(xué)習(xí)的方式。
Knewton公司的Jose Ferreira認(rèn)為在反烏托邦科幻電影中，生物特征信息決定了人們?cè)谏鐣?huì)中的機(jī)會(huì)和地位。 Knewton的心理測(cè)試檔案可能與電影中的生物識(shí)別信息有很大的不同。
如果個(gè)人資料表明學(xué)生在概念領(lǐng)域很薄弱，那么在未來(lái)的高等教育計(jì)劃和公司雇主就可能利用這些信息排除某些候選人。但是，如果學(xué)生來(lái)自一個(gè)貧窮的家庭呢?顯然，貧困對(duì)兒童的教育成果會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。目前還不清楚在課堂上采用人工智能是否能有助于減少貧困的影響。
在這里為馬斯克加1分(或更多)。心理測(cè)驗(yàn)分析存在缺陷有多種原因。概念思維與吸引力與創(chuàng)造力有關(guān)。人工智能不能教授創(chuàng)造力，如果學(xué)生的老師不幫助學(xué)生學(xué)習(xí)創(chuàng)意分析，將看似無(wú)關(guān)聯(lián)的概念與非正統(tǒng)的和意想不到的結(jié)果的可能性聯(lián)系起來(lái)，而學(xué)生將會(huì)放棄這個(gè)做法。
此外，人工智能越來(lái)越熟練地幫助學(xué)生通過(guò)課程，并獲得良好的成績(jī)，人工智能更有可能取代水平較低的教師。同時(shí)這將取代大量的工作，拋棄那些只會(huì)教會(huì)孩子們死記硬背的思維方式。它會(huì)教會(huì)孩子如何像人工智能那樣思考，而在復(fù)雜的人際關(guān)系世界中并不總是有正確或錯(cuò)誤的答案。很容易設(shè)想馬斯克會(huì)說(shuō)：“如果我們教孩子們?nèi)绾胃袢斯ぶ悄埽敲慈斯ぶ悄芫褪菣?quán)威，而這是人們不想要的結(jié)果。”
答案不是非黑即白
人工智能不會(huì)使人們成為機(jī)器人統(tǒng)治者的奴隸，也不會(huì)引入到一個(gè)烏托邦社會(huì)，機(jī)器人會(huì)為人類做所有的工作，而政府平均分配收入。相反，人工智能可以幫助孩子在數(shù)學(xué)上學(xué)得更好，因?yàn)楹⒆拥募议L(zhǎng)將其職責(zé)交給了機(jī)器人。人們需要解決數(shù)以百萬(wàn)計(jì)工作人員的失業(yè)問(wèn)題。但人們還需要確保人工智能的創(chuàng)新能夠在真正可以幫助人們的領(lǐng)域中茁壯成長(zhǎng)。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號(hào)