机器的崛起：技术已经进化到超出人类的控制？

虽然人类可以很容易地在“tank”（坦克）和“water”（水）之间划一条界线，但要在一张地图上画出“tank”和“revolution”（革命）之间的界限、“water”和“liquidity”（流动性）之间的界线以及从那些联系中产生的所有情绪和推断，一下子就变得不可能了。因此，这张地图是多维的，延伸的方向比人脑所能理解的要更多。。正如一位谷歌的工程师所说的那样，当一位记者索要一张这样的系统的图像时，他说：“我通常不喜欢尝试在三维空间中可视化千维向量。”这是机器学习系统理解语言含义时所在的看不见的空间。除此之外，对于我们无法想象的空间，我们也无法去理解。

同年，Google Brain的其他研究人员建立了三个网络，它们分别叫做爱丽丝（Alice）、鲍勃（Bob?）和伊芙（Eve）。他们的任务是学习如何加密信息。爱丽丝和鲍勃都知道一个数字——一个密码学术语中的密钥——而伊芙不知道。爱丽丝会对一串文本执行一些操作，然后将其发送给鲍勃和伊芙。如果鲍勃能解码该信息，爱丽丝的分数就会增加；但是如果伊芙能做到，爱丽丝的分数就会减分。

经过数千次的迭代，爱丽丝和鲍勃学会了在伊芙没有破解他们的密码的情况下进行通信：他们开发了一种私密的加密形式，它类似于现在用于私人邮件的加密工具。但关键的是，我们不了解这种加密是如何运作的。它的运行被网络的深层结构所阻断。伊芙不知道的东西，我们也不知道。那些机器正在学习保守秘密。

"我们不能不思考那种网络；我们只能把它彻底思考清楚，并在它里面思考。"

我们如何理解和思考我们在世界上的位置，以及我们与他人和机器之间的关系，最终将决定我们的技术将把我们带向什么地方。我们不能不思考那种网络；我们只能把它彻底思考清楚，并在它里面思考。那些影响和改变我们当前对现实的看法的技术不会消失，在许多情况下，我们也不应该希望它们消失。在这个拥有75亿人口的星球上，我们目前的生命维持系统依赖于它们。理解那些系统以及我们在它们的设计中做出的有意识的选择，仍然完全在我们的能力范围内。我们不是无能为力。我们只需要思考，再思考，持续不断地思考。网络——我们、我们的机器以及我们一起思考和发现的东西——需要我们那么做。

作为工具，计算系统强调人类最强大的一面：我们在世界上有效行动，以及根据我们的欲望塑造世界的能力。但揭示和阐明那些欲望，并确保它们不会贬低、否定、抹去或消除他人的欲望，仍然是我们的特权。

在1997年被击败以后，卡斯帕罗夫并没有放弃比赛。一年后，他以一种新的形式回到了竞技场上：高级象棋，或者说半人马象棋。在高级国际象棋中，人类是与机器合作，而不是竞争。很快我们就明白这种模式带来了有趣的结果。即便是中等水平的国际象棋电脑，也能把大多数的大师打得一败涂地；而一个普通水平的棋手联手一台普通的电脑，就能打败最高级的超级计算机——这种结合不同思维方式的玩法，彻底改变了这项比赛。人机合作是否可行——将来又是否准许——仍有待观察，毕竟现在有各种各样的复杂机器和管理系统在开发当中，但相比模糊处理和一方统治，人类和机器共同理解和思考提供了一种更有希望的出路。

我们的技术是我们自身的延伸，被编码到了机器和基础设施当中，采用由知识和行动构成的框架。计算机的存在并不是为了给予我们所有问题的答案，而是为了让我们以新的方式向宇宙提出新的问题。（乐邦）

本文来源：网易科技报道 责任编辑：王凤枝_NT2541

（编辑：威海站长网）

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