編者按:本世紀以來,隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的興起,信息爆炸式增長,深度學習等機器學習算法在互聯(lián)網(wǎng)領域的廣泛應用,人工智能再次進入快速發(fā)展時期。與此同時,不同領域的科學家,企業(yè)家如物理學家霍金,微軟創(chuàng)始人比爾蓋茨等人,紛紛對人工智能的未來表達了擔心,提出人工智能的快速發(fā)展可能對人類本身產(chǎn)生威脅,人工智能威脅論因此得到廣泛傳播。人工智能威脅論不僅僅是一個引發(fā)巨大爭議的社會熱點問題,其背后更是一個人工智能系統(tǒng)能否定量評測的課題。
說起馮·諾依曼架構,就不得不說起圖靈機(Turing Machine),圖靈機是英國數(shù)學家阿蘭·圖靈(Alan Turing)于1936年提出的抽象計算模型,圖靈機是一臺存在于大腦中的計算機,擁有一個無限長的磁帶,根據(jù)輸入和一個狀態(tài)遷移表確定下一步動作。
計算機先驅(qū)者以圖靈機為模型制造了第一代計算機,其中比較知名的是美國軍方的ENIAC計算機,這個計算機幾乎完全克隆了圖靈機的設計,ENIAC程序是在多組插板上的跳線,形成了類似于圖靈機的狀態(tài)遷移圖,為了完成這個程序,需要好幾個人工作一周才能完成,然后這個程序就可以處理多組數(shù)據(jù)輸入并生成結果。
馮·諾依曼意識到這種編程方法非常低效,因此就設想能夠?qū)⒊绦虼鎯ζ饋?,形成“存儲程序型”電腦,這種電腦的特點是將程序和數(shù)據(jù)都加載到內(nèi)存中,將數(shù)據(jù)和程序轉移到ALU(算術邏輯單元)和控制器進行計算,當然ALU也具有輸入輸出裝置。馮·諾依曼架構的特點是非常簡潔,不需要在內(nèi)存和CPU(中央處理器)之間設置多條總線【1】
新人工智能時代的AI威脅論和產(chǎn)生的標準智能模型
本世紀以來,隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的興起、信息的爆炸式增長、深度學習等機器學習算法在互聯(lián)網(wǎng)領域的廣泛應用,人工智能再次進入快速發(fā)展時期。與此同時,不同領域的科學家,企業(yè)家如物理學家霍金,微軟創(chuàng)始人比爾蓋茨等人,紛紛對人工智能的未來表達了擔心,提出人工智能的快速發(fā)展可能對人類本身產(chǎn)生威脅,由于這些科學家,企業(yè)家具有很強的影響力,人工智能威脅論因此得到廣泛傳播。
人工智能威脅論不僅僅是一個引發(fā)巨大爭議的社會熱點問題,其背后更是一個人工智能系統(tǒng)能否定量評測的課題。在上一篇文章“開展AI智商測試應首先建立統(tǒng)一人和機器的標準智能模型”中“重點闡述了建立標準智能模型,嘗試統(tǒng)一概括人,生命體,機器人,人工智能系統(tǒng)的特征”。如下圖所示:
這個模型有如下特點:
特征1 能夠通過聲音、圖像、文字等方式(包括但不僅限于這三種方式)從外界獲取數(shù)據(jù),信息和知識的能力。
特征 2 能夠?qū)耐饨绔@取的數(shù)據(jù)、信息和知識轉化為系統(tǒng)掌握知識的能力。
特征3 能夠根據(jù)外界數(shù)據(jù)、信息和知識所產(chǎn)生的需求,通過運用所掌握的知識進行創(chuàng)新的能力,這些能力包括但不僅限于聯(lián)想、創(chuàng)作、猜測、發(fā)現(xiàn)規(guī)律等,這種能力運用的結果可以形成自身掌握的新的知識。
特征 4 能夠通過聲音、圖像、文字等方式(包括但不僅限于這三種方式)將系統(tǒng)產(chǎn)生數(shù)據(jù),信息和知識反饋給外界或?qū)ν饨邕M行改造。
標準智能系統(tǒng)如何與外部世界以及相互之間進行知識的交互,我們用下圖進行闡述:
新人工智能時代,馮·諾依曼架構的進化
我們在上文中提到,馮·諾依曼架構有五個構成部分,分別是計算器、邏輯控制裝置、存貯器、輸入系統(tǒng)、輸出系統(tǒng)。對比我們在圖3和圖4描述的標準智能模型和標準智能模型知識交互圖,可以發(fā)現(xiàn)馮·諾依曼架構在互聯(lián)網(wǎng)條件下的新人工智能時代可以補充兩個部分,通過這種補充,試圖將人,機器,人工智能系統(tǒng)用一個更為明晰的方式表示出來。
第一個是創(chuàng)新創(chuàng)造功能,即能夠根據(jù)已有的知識,發(fā)現(xiàn)新的知識元素和新的規(guī)律,使之進入到存儲器,供計算機和控制器使用,并通過輸入輸出系統(tǒng)與外部進行知識交互;
第二個是能夠進行知識共享的外部知識庫或云存貯器,而馮.諾依曼架構的外部存儲其只為單一系統(tǒng)服務。
因此對馮諾·依曼架構進行擴展,形成如圖5所示的新架構
(本文作者:AIE實驗室負責人 劉鋒)
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