哈佛開始研究人工智能系統(tǒng)，為過分發(fā)達的機器人可能統(tǒng)治世界做準備。

機器人威脅論其實已經(jīng)存在相當長的一段時間了，但是基于目前人工智能的技術(shù)還不足夠發(fā)達，人類一方面在努力推進技術(shù)的發(fā)展，另一方面又在擔心會不會過分發(fā)達真的讓機器人統(tǒng)治了全人類。

搜狗CEO王小川表示，現(xiàn)在人工智能的智力其實還不到人類一歲的水平，同樣一張圖，小孩子可能只要教一遍就可以記住里面的事物，但是要想人工智能分辨出圖中的物體，就必須先建立存有數(shù)百萬張圖片的數(shù)據(jù)庫才能完成。如果多張圖片顯示了同一個標簽屬性，系統(tǒng)才會識別出具體的事物。雖然目前人工智能的技術(shù)水平還沒有一個統(tǒng)一的定論，但是可以肯定的是絕對沒有達到人類智力的平均水平。

因此，為了找出為什么人的大腦會比人工智能更善于學習的原因，以此可以研發(fā)出更為先進的人工智能系統(tǒng)，美國高級情報研究計劃署(IARPA)特別提供了2800萬美元在哈佛大學召集了三個團隊專門來研究這件事。

哈佛工程與應用科學學院的研究員約翰·保爾森表示，大腦科學中心、分子和細胞生物學系主要負責記錄大腦視覺皮層的活動情況，找出大腦神經(jīng)元之間的連接，通過收集到的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建一個更好的人工智能系統(tǒng)。

哈佛的助理教授表示，這是一項月球探測器的挑戰(zhàn)，有點類似于人類基因組計劃的范圍。這些數(shù)據(jù)的價值在于神經(jīng)元以及他們之間的單獨映射是巨大的，但是這依舊只是這項工程很小的一部分。當我們能夠計算出大腦學習的基本原理，就有可能設計出和人類大腦差不多甚至超過人腦的人工智能系統(tǒng)。

整個項目共產(chǎn)生了拍字節(jié)（或者160萬CDs），科學家們相信它會領(lǐng)先其他系統(tǒng)，當然在整個項目實施的進程當中，一定要注意這些數(shù)據(jù)的管理，以及項目進程的快速推進。

目前，人工智能已經(jīng)有了很明顯的起色，越來越多的機構(gòu)參與到這個項目當中。學校方面，除了斯坦福等人工智能的先驅(qū)研究機構(gòu)，還有劍橋等高校。上個月，劍橋花費1000萬美元，組建了一個人工智能研究中心，不過這個研究中心的初衷并不是為了研究出更為先進的人工智能系統(tǒng)，而是為了發(fā)現(xiàn)在人工智能發(fā)展的過程中會給人類帶來什么樣的機遇或是挑戰(zhàn)，防止當人工智能過于發(fā)達之后真的會威脅到人類自身，顛覆整個世界的秩序。

人工智能過于發(fā)達也許機器人威脅論真的會成真，但是技術(shù)不夠成熟我們又會想盡一切辦法使得它更加智能，可以替代人類完成更多的工作。因此，如何掌握好發(fā)展的度與制定相關(guān)的保障機制是相當重要的，這值得所有研發(fā)機構(gòu)、政府以及社會去共同思考。

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