13、人工智能中的人性编程与美好结局展望

人工智能中的人性编程与美好结局展望

一、人工智能编程面临的挑战与应对方向

1. 记忆过载与启发式思维
   人工智能在处理过多事务时会出现记忆过载问题。虽然量子计算在纠缠方面的研究成果有望减轻这一负担，但人类大脑已发展出启发式思维来提高思考效率，我们也需要将此教给人工智能。例如，我们需要解开人类为何在三岁前记忆模糊的谜团，这可能与数据整合阶段有关，若能理解这一过程，或许可将其复制到人工智能中。
2. 故事讲述能力
   在《钻石时代》中，《少女插图入门书》会将书的主人插入到原型民间故事中作为核心角色，这是一种有效的教学方式。我们拥有丰富的故事宝库，应将其与创造它们的道德传统相互参照，让人工智能学会讲故事并判断何时适合讲故事。人类能区分故事与现实事件，但对于人工智能，我们需要明确故事编码的含义。人工智能可以从观察人类在日常生活中如何运用故事以及如何通过故事促进学习中获得启示。
3. 第六感模拟
   为人工智能编程直觉是个难题，不过机器人极快的响应时间可能会给人直觉的印象，这更多与数据库而非处理过程有关。如果人类的第六感是潜意识信息、环境数据和集体潜意识“直觉”的混合，那么这些是可以模拟的。一方面，要定义尽可能广泛的数据集，包括历史、心理学、世界观、故事以及个人关系和互动历史；另一方面，需要编码抽象和猜测能力以模拟流体智力，可通过编程促进人类创造力的工具和模型来实现。此外，第六感中收集环境数据的能力与情商工作相关，需要一些纠正代码来确保相关性，避免过滤掉有价值的信息。
4. 不确定性处理