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在人与机器共存的时代，我们如何与机器相处？

发布于：2024-06-17 编辑：匿名来源：网络

从信息论的角度来看，人和机器都是信息的载体。

当机器能够与人自然流畅地交互时，它就应该具有与人同等的地位。

随着人与机器共存逐渐成为现实，一个问题变得越来越紧迫：我们如何与机器平等相处？在控制论大师维纳看来，机器无疑可以造福人类生活，但他也担心自己像偷火的普罗米修斯一样，导致人们最终放弃选择和控制的责任，屈服于机器。

如今，他上个世纪的呐喊更加永恒：每个人都有一个目的，所以不要放弃你的最终责任。

01 当机器拥有智能，维纳被誉为控制论之父、现代计算机先驱、主流人工智能的叛徒。

当图灵问“机器能思考吗？”时维纳问道《控制论》。

“控制论”主要研究生命系统（人、动物和机器）行为的共性，并在此基础上研究人与机器相互作用、共生的机制。

维纳的名著《人有人的用处》讲的是人与机器如何相处。

为什么会出现“人与机器如何相处”的问题？维纳在2000年的时候，就看到了这样的未来：我们创造新的智能机器，人类社会最重要的关系变成人与机器、机器与人、机器与机器、人与人的关系。

从这个角度来看的关系已经成为我们未来社会最重要的关系。

维纳在书中阐述了非常重要的一点：从信息的角度来看，人和机器只是信息论的一部分，都是信息的载体。

从通信和信息处理的角度来看，人类向机器发出命令和消息。

人们向他人发出命令时，本质上没有区别。

在沟通的过程中，如果机器能够向人发出自然的反馈，那么这个时候，人和机器应该具有相同的地位。

这样，当机器变得智能化时，我们必须面对和解决这样一个重要的问题：人如何与机器沟通、互动、共存？今天，我们的机器被赋予了智能，连人也变成了机器，创造了数字孪生。

我们的通讯设备处于web3.0的虚拟世界和物理世界共存繁荣的通讯环境中。

无论距离多远，他们都可以实时沟通。

虚拟空间与物理空间的并行与融合，使人类社会成为人与机器共存、共同创造的社会。

在这个社会中，人与机器、机器与人、机器与机器之间的信息交换和交互是我们最基本的科学和社会问题。

02 控制是追求熵减。

薛定谔在著作《生命是什么》中提出了“生而负熵”的观点，即生命是一个负熵系统。

熵是系统混乱程度的度量。

热力学第二定律——熵增定律指出，在一个孤立的系统中，如果没有外力作用，它的总无序度将不断增加。

如果没有外力做功，世界上所有孤立的系统都会增加熵。

《人有人的用处》这本书说，控制是追求熵减少和期望秩序的建立。

本书一开始就讨论了生命的定义。

维纳认为，我们的人生就是一个控制的过程。

我们必须减少系统的自然混沌，对抗熵的增加。

通过开放吸收能量将我们变成一个负熵和熵减少的系统，赋予它秩序。

因此，维纳的认识论基础是：无论是机器还是人，只要其运动通过对环境的作用以及环境作用的反馈来控制熵的增加，两者在社会中的功能是完全相同的。

在这个层面上，机器和人类是相似的。

在控制过程中，有几个基本概念需要注意。

首先是控制手段；二是被控制的对象必须是不确定的；三是不确定度的变化必须有测量信息；最后，每次行动后都需要反馈结果和目的，然后用反馈来控制下一步行动，减少不确定性。

在这个基本理论下，维纳讨论了“什么是进步？”两个问题。

以及“什么是智力和学习？”什么是进步？进步是在整体混乱中建立局部秩序。

人类和机器都推动进步。

但进步也是有代价的。

在推动社会进步的同时，给人们带来新的稳定，但也给予了新的限制和新的挑战。

什么是智力和学习？维纳在这里强调了认知系统的可塑性和反馈性。

他认为，对于机器和人来说，学习就是适应。

人之所以具有特殊的学习能力，是因为人的大脑具有可塑性。

它可以根据学习提供反馈，获得一套适应环境的方法，从而改变我们大脑的记忆和神经系统结构。

反馈机制是当今人工智能中许多算法（例如强化学习）的基本思想。

03 维纳VS图灵人工智能的两位创始人维纳和图灵对于机器智能有着不同的看法。

我们可以将上图中的蓝线视为我们大脑的熵。

当我们刚出生时，熵非常高，但随着我们不断吸收知识，熵很快就会减少。

当我们成熟时，我们的熵最低，也是最有序的。

但随着年龄的增长，熵不断增加，直到最后达到最高水平。

，死。

在我们成熟之前，我们获得的大多是间接知识。

随着你的成熟，你会慢慢形成自己的思想，开始观察，用知识改变世界，并决定吸收哪些新知识。

图灵专注于人类思维。

在图灵的理论中，他认为机器的“智能”是模拟人类，而极限就是人类的智能。

因此，图灵测试将“智能”定义为：当你提出问题时，它与机器的答案没有区别。

当答案仍然是人类时，测试就被认为通过了。

但维纳不这么认为。

维纳关注人类行为。

他认为，机器像人类一样通过反复探索、验证、调整来完成特定任务而获得的功能称为智能。

机器智能没有极限。

所以，在这条曲线中，图灵关心的是曲线里面的部分，即记忆和记忆的使用；维纳关心的是曲线之外的部分，即如何与世界互动，世界如何反馈。

04 如果维纳活到今天，他一定会为深度神经网络和基于它们的人工智能欢呼。

因为他在书中谈到了“格式塔陷阱”。

所谓格式塔陷阱就是旋转不变性。

比如说，当我们看一个圆的时候，无论是斜着看还是侧着看，它仍然是一个圆。

它如何变化与它的地位无关。

这就是卷积神经网络的基本思想。