當(dāng)我們探索當(dāng)今人工智能的能力時(shí)，我們還遇到有關(guān)選擇專門(mén)用於技術(shù)的問(wèn)題。

在許多方面，這可以歸結(jié)為討論注意力機(jī)制。

著名的數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)學(xué)家斯蒂芬·沃爾夫拉姆（Stephen Wolfram）經(jīng)常討論AI如何影響人類的注意力，或者我們?nèi)绾沃笇?dǎo)它對(duì)我們有益的東西。

這是我?guī)走L前報(bào)導(dǎo)的最近演講的片段：

沃爾夫拉姆說(shuō)：“就我們?nèi)祟惾匀挥薪巧?，可以說(shuō)，它正在定義我們想做的是什麼，這就是您可以在計(jì)算上更精確地指定的東西。” “這就是您到達(dá)（答案）的方式，這正是我們想要的?！?/p>

對(duì)人類和人工智能關(guān)注的相交感到好奇，我將以下查詢輸入了Microsoft Copilot：“我們對(duì)機(jī)器的關(guān)注過(guò)多嗎？”

以下是該模型用於響應(yīng)的五個(gè)主要資源。

機(jī)器反饋：各種貢獻(xiàn)

首先來(lái)自福布斯（Forbes）自己的一位貢獻(xiàn)者，庫(kù)特·斯坦霍斯特（Curt Steinhorst）質(zhì)疑：我們將如何使人們保持商業(yè)核心？

Steinhorst寫(xiě)道：“我們似乎認(rèn)為我們只是一個(gè)'生活駭客'，而不是無(wú)限的生產(chǎn)力，可以將人類焦點(diǎn)的熟練使用降低到生產(chǎn)力系統(tǒng)中，如果我們只想要足夠的東西，我們就可以在自己的遊戲中勝過(guò)機(jī)器。 ” “但是，這種心態(tài)本質(zhì)上忽略了我們固有的人類，並且是有問(wèn)題的。我們永遠(yuǎn)不會(huì)超越機(jī)器和數(shù)字工具的優(yōu)勢(shì)，但是有理由相信技術(shù)永遠(yuǎn)不會(huì)在我們的優(yōu)勢(shì)方面與人類相匹配。關(guān)鍵是要理解和促進(jìn)區(qū)別，而不是追求相似之處?！?/p>

第二個(gè)來(lái)源的副詞重點(diǎn)是《國(guó)際信息管理雜誌》中的一篇科學(xué)論文，可以詢問(wèn)：我們無(wú)法放棄智能機(jī)器的人類是什麼？

我將從研究的結(jié)論中引用：

“人類必須保留對(duì)AI的設(shè)計(jì)和應(yīng)用以及它可以創(chuàng)建的智能機(jī)器的有意義，負(fù)責(zé)任的批評(píng)的作用。批評(píng)是一個(gè)至關(guān)重要的概念，人類可以維持，以確保智能機(jī)器的自由。如果採(cǎi)用智能機(jī)器來(lái)使用智能機(jī)器來(lái)影響諸如犯罪法院的官方情況，或者不應(yīng)幫助官方官方的官方機(jī)構(gòu)，或者不應(yīng)在犯罪方面影響官方官方的士兵，並將作為決策者，這些機(jī)器的“裁判”或“指南”必須持續(xù)批評(píng)。

我發(fā)現(xiàn)這很有見(jiàn)地。

第三個(gè)來(lái)源是Shomila Malik的一篇LinkedIn文章，強(qiáng)調(diào)了大腦每秒尋求大約四次信息，並討論我們的人類註意力的運(yùn)作方式。這似乎導(dǎo)致了下一個(gè)我要總結(jié)下一個(gè)。在這裡，強(qiáng)調(diào)豐富的媒體和刺激“壓倒了我們的人類註意力”。

Gigo：我們需要更多的關(guān)注策劃

我發(fā)現(xiàn)的第四個(gè)鏈接中有一個(gè)有趣的主張，討論了像埃茲拉·克萊因（Ezra Klein）這樣的開(kāi)拓者的最新作品。作者揭示了精神科醫(yī)生喬爾·尼格（Joel Nigg）的理論。本質(zhì)上，由於因素，睡眠不足，飲食不足，空氣污染，缺乏體育鍛煉，其他健康問(wèn)題，過(guò)度勞累，過(guò)度壓力，早期創(chuàng)傷，緊張的關(guān)係，緊張的關(guān)係和吸煙等因素，我們的注意力由於注意力缺陷而惡化。

在《紐約時(shí)報(bào)》的最終鏈接中，引用了斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking），指出人工智能可能構(gòu)成真正的威脅，並以這種方式解釋這個(gè)問(wèn)題：

霍金假設(shè)：“它可以為自己設(shè)計(jì)增強(qiáng)，並超越我們所有人?！?/p>

我會(huì)讓該評(píng)論自己站起來(lái)。 （請(qǐng)確保閱讀Hawking在“殺手機(jī)器”和令人恐懼的場(chǎng)景上的話，並記住，這個(gè)傢伙是著名的科學(xué)家。）

沃森，危險(xiǎn)和計(jì)算機(jī)推理

在最近一次想像中的一場(chǎng)演講中，戴維·肯尼（David Kenny）討論了從IBM Watson在AI設(shè)計(jì)中的危險(xiǎn)和其他里程碑的表現(xiàn)中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

他指出，通常，我們正在從歸納推理時(shí)代過(guò)渡到演繹和情感推理之一。

他引用了一個(gè)天氣應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序提供了百分比而不是確定答案的概率，並且有必要促使工程從LLM中獲得結(jié)果，而不僅僅是接受他們最初陳述的任何內(nèi)容。

他說(shuō)，新一代越來(lái)越多地信任AI，以了解有關(guān)醫(yī)療狀況，關(guān)係，財(cái)務(wù)策略等的數(shù)據(jù)。

他說(shuō)：“這只是對(duì)此的巨大信任?！?“這一切都在高度個(gè)性化的基礎(chǔ)上為他們工作。因此，我們發(fā)現(xiàn)人們正在收集自己的信息?！?/p>

他指出，像約會(huì)和婚姻一樣，人類互動(dòng)正在減少，人們更信任機(jī)器可能是有益的，或者用他的話來(lái)說(shuō)，“超級(jí)危險(xiǎn)”。

他說(shuō)：“（人類需要）發(fā)展批判性的思維技能，建立人際交往能力，做類似的事情，使他們彼此之間，彼此共度時(shí)光，以充分利用AI，而不是投降我們的自主權(quán)。” “因此，儘管過(guò)去15年主要是關(guān)於技術(shù)進(jìn)步的，並且我們將看到更多的技術(shù)進(jìn)步並進(jìn)行投資，但我認(rèn)為我們?cè)谌祟惖倪M(jìn)步方面工作更加緊迫，並確保技術(shù)實(shí)際上是在社區(qū)重新統(tǒng)一的，讓人們知道如何相互互動(dòng)，並與機(jī)器進(jìn)行互動(dòng)，以便我們獲得最佳答案?！?/p>

然後，他回到了有關(guān)歸納和演繹推理的論文。

肯尼說(shuō)：“需要一個(gè)謙卑的態(tài)度才能理解我們不再要得到答案，而是要解決下一個(gè)問(wèn)題?！?/p>

循環(huán)中的人

當(dāng)然，有必要在循環(huán)中慶祝人類和人類的內(nèi)在價(jià)值。我們不能將所有內(nèi)容交給機(jī)器。以上所有試圖在我們可以委派和應(yīng)保留的內(nèi)容之間建立一些聯(lián)繫。也許這有點(diǎn)類似於瑪麗·昆多（Marie Kondo）的哲學(xué)，如果它帶來(lái)歡樂(lè)，我們將其保留為人類的能力，如果我們需要幫助，我們會(huì)轉(zhuǎn)向機(jī)器。但是，這將是我們必須在2025年及以後導(dǎo)航的平衡行為之一，因?yàn)槲覀兣?yīng)對(duì)人類敏銳的力量。

以上是我們對(duì)機(jī)器的關(guān)注過(guò)多嗎？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！