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程序員正在“殺死自己”,人工智能再進化,人類該怎么辦?

人工智能
幾年前,AI Alpha GO在圍棋項目中成功出圈,以4:0的總比分擊敗職業九段棋手李世石。

中日韓三國總共有數十位圍棋高手與之進行對決,阿爾法圍棋(Alpha Go)連續60局無一敗績。而后它又與世界排名第一的圍棋高手柯潔對弈,依舊是3比0的橫掃。阿爾法圍棋(Alpha Go)的出現,標志著人工智能慢慢走向成熟。

而開發阿爾法圍棋(Alpha Go)是由谷歌(Google)旗下Deep Mind公司開發。它之所以能連戰連勝,是因為它有很強的“深度學習”的能力!正是這家Deep Mind公司,最近又做了一個大動作,這次他們做了一個編程AI,Alpha Code。

AlphaCode

這個AI寫出來的代碼在編程競賽里排到了前54%,已經達到了人類參賽者的中級水平,這個事不小,但也不大,說他不小,是因為它直擊廣大程序員的原始恐懼,當年第一個AI程序的第一行代碼被寫出來后,程序員這個行業的結局就被鎖定在了“我殺我自己”的這個魔咒當中。

技術發展永遠都是被歷史的車輪推著向前走的,發明蒸汽火車的人類同樣也做出了突破地球引力的火箭,總有一天,人類程序員也會寫出一個足夠強大的編程AI,強大到取代人類程序員自己。

這次Deep Mind公司的Alpha Code很顯然是把這個倒計時的車輪又狠狠的給撥快了一大截,雖然它只是在編程競賽里達到了人類參賽者的中位水平,但我們往回看,在Alpha Go剛剛被開發出來的時候,2014年才正式立項,但到了2016年他就已經戰勝了人類頂級選手。對程序員來說,這是比選脫發膏更值得重視的事。

而且這件事影響的還不僅僅是程序員,因為程序本身就是程序代碼,如果它寫代碼比人寫得還好,那由AI本身寫出的AI 2.0也同樣會比人寫出來的1.0版本要好得多。而2.0自己又會寫出更為強大的編程AI 3.0,如此套娃下去,比如寫到了編程AI 100.0,地球上擁有最強智能的大概率就不再是人類自己了。

AlphaCode預測

想想我們小時候是怎么對付螞蟻的,你們說說到時候機器會怎么對付我們呢?

往這個方向一琢磨,這個事情就太大了。不過未來雖然有點小慌,但至少眼下Alpha Code這事還不算很大。從Deep Mind公司官網上的項目描述來看,Alpha Code的成績是在Code forces上取得的,Code forces是一個由俄羅斯人創立的編程競賽網站,因為這個網站對于題目的描述十分詳盡清晰,所以使Code forces的能力得到了更大的發揮。

Code forces會先通過語言模型來理解題目,然后他會根據題意的理解生成大量的解答,接著再對大量的解答進行篩選,最后選出十個備選程序提交給Code forces,從這個流程中,可以看出,Code forces依然沒有離開在大量備選項中需要合適答案的機械行為。

AlphaCode底層邏輯

Deep Mind公司自己也指出的Alpha Code成績提升的重要原因,就是大幅度增加了中間備選答案的數量。所以我們目前可以比較放心的是,Alpha Code依然和一他AI程序一樣,主要依靠對已有經驗進行大量的重新組合來實現創新。目前還并未形成向人類這樣一步一步的靠經驗有序組合成新方法的能力,沒有Think Different的能力,創造效率遠低于人類。

但是,一個很重要的但是,這并不意味著編程AI接下來不會對我們的技術生態帶來重大影響。2021年下半年,GitHub和Open AI共同推出了GitHub Copilot,這是一個AI編程軟件,在這個軟件中,它可以按照程序員的操作自動快速有效的生成代碼,這說明無意識的AI智能依舊是非常強大的效率工具,等程序成熟以后,編寫程序就會從以前寫幾百行代碼變成了寫十來段小作文,只需要把大致方向告訴AI,他就能幫你省去大量的機械化操作。

但這也對我們的能力培養提出了全新的要求,比起學會一道算法題怎么解,對算法知識的全面性可能會更加重要。而去算一道題的具體執行工作,AI可以完成的更快更好。比如說,在寫這篇文章的時候,發文助手又給我檢測出了可能打錯的錯別字!

寫在最后 Thinnk Different

《Think Different》是一則來自1997年的創意廣告,其中有一個版本是喬布斯配音,這則廣告片里列舉了深遠影響世界的人物 ,以一個小女孩睜開雙眼結束,它的寓意就是,所有這些杰出的人類,也同樣是我們每一個人蘊含的可能性。

人類的智慧

在這個時刻,我也祝福我的粉絲能夠擁有對這個世界更加全面的認知,能夠自由張揚自己的人文本質、去創造、去改變,我知道你們每一個人都很優秀,但我祝你們更加優秀,祝你們可以Think Different!

只要我們永遠保持著這樣一種精神,無論多少年過去,我們都依然會是AI的主人。


責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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