人工智能效應

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當人們對人工智能程序的運行不以為然，說它不是「真正的」智能時，就會出現人工智能效應。[1]

作家帕梅拉·麥考達克寫道：「這已成為人工智能史的一部分，每當有人想出怎樣讓計算機做到某事——下一手好棋、解決簡單但相對非正式的問題——都會引來一眾批評:「那不是思考」。」 [2]研究員羅德尼·布魯克斯抱怨：「每次我們弄清楚了哪部分，哪部分就不再神奇；我們就說，」哦，那不過是種算法而已。」」 [3]

定義[編輯]

「人工智能效應」就是這樣一種思維模式，它使得人工智能趨向於被重新定義為：「人工智能是任何未竟之事」。這是一種普遍存在的公眾誤解，認為一旦人工智能成功解決了某個問題，那麼這個解法就不再屬於人工智能範疇。蓋斯特認為，這種現象得名為「人工智能效應」要歸功於約翰·麥卡錫。 [4]

麥考達克稱這是一個「奇怪的悖論」，即「實用人工智能一有成果，計算程序其實也做到了智能化，就很快被同化到能用到它們的任何應用領域，進而悄無聲息地成為該領域的眾多解決方案之一，因此人工智能研究人員就只能處理各種「失敗」，啃那些當前啃不動的硬骨頭。」 [5]這簡直就是典型的朝令夕改。 [6]

特斯勒定理是：

「人工智能是任何未竟之事。」 —拉里·特斯勒

道格拉斯·霍夫施塔特和許多其他評論家一樣引用過這一定理[7] 。 [8]

在任何問題形式化之前，它們都可以通過含有人工算法的計算模型來表徵。問題的計算任務由計算機和人類分別負責：一部分由計算機解決，另一部分由人類解決。這種形式化被稱為人類輔助式圖靈機。 [9]

人工智能應用成為主流[編輯]

人工智能研究人員開發的軟件和算法現在已成為世界各地的許多應用程式的一部分，但它們卻並沒有被稱作人工智能。這種人工智能的應用被低估的現象存在於在計算機國際象棋、 [10]營銷、 [11]農業自動化[8]和酒店業等不同領域。 [12]

米高·斯溫報告稱，「如今，人工智能的進步已不再被大吹大擂，相反，它的進步通常被視為是其他領域的進步」。 「當人工智能變得不那麼引人注目的時候，它已經變得更加重要」，帕特里克·溫斯頓說。 「如今，幾乎找不到任何一個大的系統不使用或不部分使用人工智能領域中發展起來的或發展成熟的想法。」 [13]

斯托勒·亨克表示：「儘管人工智能技術已經廣泛使用在各類軟件中，但人工智能為應用軟件帶來的強大實用性，甚至其在軟件產品中的存在性，都很大程度上被許多人忽視。這就是人工智能效應。許多公司的營銷人員也不懂得用『人工智能』這個詞來營銷，即便他們公司的產品是靠人工智能技術來運作的。為什麼不用呢？」 [11]

馬文·明斯基寫道：「這一悖論源於這樣一個事實：每當人工智能研究項目取得一個實用的新進展時，通常該產品就會迅速衍生成一種新的科學或商業專項，並擁有自己獨特的名稱。這些名稱的改變會導致局外人質疑，為什麼我們在人工智能的核心領域看到的進展如此之少？」 [14]

尼克·博斯特羅姆觀察到，「許多尖端人工智能已經滲透到一般應用中，通常不會被稱為人工智能，因為一旦某些東西變得足夠有用和足夠普遍，它就不再被貼上人工智能的標籤了。」 [15]

人工智能效應對供應鏈風險管理決策的影響是一個非常缺乏研究的領域。 [16]

為了避免人工智能效應，《IEEE 軟件》的編輯們在關於人工智能和軟件工程的特刊中建議，一開始就不要過度推銷——也不要炒作——且一開始就制定可以實現的目標。 [17]

《原子科學家公報》這一組織將人工智能效應視為全球戰略軍事威脅。 [4]他們指出，它掩蓋了這樣一個事實：冷戰期間人工智能的應用已經進入美國和蘇聯軍隊。 [4]雙方都開發了為人類提供有關武器部署建議的人工智能工具，但在此期間使用量非常有限。 [4]他們認為，用這種不斷變化的定義來識別人工智能，長遠看來，會令人們對當前存在的國家安全威脅視而不見。 [4]

一些專家認為，隨着人工智能的不斷進步，各類反對意見也會不斷產生，公眾的期望也會不斷被重新定義，人工智能效應也將會持續存在。 [18] [19] [20]一些人還認為，人工智能效應將會持續放大，直到人工智能這一專業領域徹底消失。 [20]

人工智能的冬天帶來的後遺症[編輯]

許多人工智能研究人員發現，如果他們避免沾上「人工智能」的壞名聲，假裝他們的工作與智能毫不相干，他們可以獲得更多資金並銷售更多軟件。在 20 世紀 90 年代初，第二個「人工智能的冬天」期間尤其如此。

2006 年，帕蒂·塔斯卡雷拉寫道：「有些人認為「機械人技術」這個詞其實含有貶義，會降低公司獲得投資的機會。」 [21]

為人類在生物鏈的頂端保留一席之地[編輯]

米高·卡恩斯表示，「在宇宙中可以扮演某種特殊角色，是人類在潛意識裏試圖為自身保留的特權」。 [22]通過忽視人工智能，人類可以繼續感到別具一格且卓爾不群。卡恩斯認為，系統中原有的神秘不復存在引起了」人工智能效應」這種感知變化。一旦追本溯源，謎因得解，便意味着它不再是一種智能，而只是一種自動化。[需要引用]

類似效應在動物認知的歷史和意識研究中也早已有跡可循，每次在動物身上發現一種從前被認為是人類特有的能力（例如製造工具，或通過鏡子測試），那麼這種能力的整體重要性便會被貶損。[需要引用]

赫伯特·A·西蒙在被問及為什麼人工智能方面的新聞報道不多時說道：「人工智能之所以與眾不同，是因為這一概念本身會讓一些人心生真實的恐懼與牴觸，會有強烈的情緒反應。不過也沒關係。我們還是會適應的。」 [23]

1987 年，穆勒提出將人工智能與人類智能進行比較，創造了人類級別機器智能的標準。 [24]然而，無論如何選用不同的人作為標準，都逃不脫人工智能效應。 [24]

第六場比賽

深藍擊敗卡斯帕羅夫[編輯]

1997年，當IBM的國際象棋計算機「深藍」成功擊敗加里·卡斯帕羅夫時，公眾對下棋的看法便從一項艱巨的腦力任務轉變為一項常規操作。 [25]

公眾抱怨深藍只是使用了「蠻力」，並不是真正的智能。 [10]值得注意的是，人工智能先驅、「人工智能」一詞的創始人約翰·麥卡錫對深藍感到失望。他形容這只是一台暴力機器，對遊戲毫無任何深入的了解。麥卡錫還批判了人工智能效應的廣泛性（「一旦它發揮作用，就沒有人再稱其為人工智能」 [26] [27] :12），儘管這種情況下，深藍並不算一個很好的例子。 [26]

另一方面，弗雷德·A·里德寫道：

「人工智能的支持者們經常面臨的一個問題是：當我們知道機器是如何"智能的"做到一些事情時，它就不會再被認為是智能的了。但如果我擊敗了世界象棋冠軍，那我肯定會被視作絕頂聰明。」 [28]

也可以看看[編輯]

筆記[編輯]

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  4. ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 Geist, Edward. It's already too late to stop the AI arms race—We must manage it instead. Bulletin of the Atomic Scientists (Taylor & Francis). 2016, 72 (5: The psychology of doom): 318–321. Bibcode:2016BuAtS..72e.318G. S2CID 151967826. doi:10.1080/00963402.2016.1216672. Bulletin of the Atomic Scientists.  引用錯誤：帶有name屬性「atomic」的<ref>標籤用不同內容定義了多次
  5. ^ McCorduck 2004
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  7. ^ As quoted by Hofstadter (1980). Larry Tesler actually feels he was misquoted: see his note in the "Adages" section of .
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