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自主式機器帶來新生活

現年67歲的Klaus Mainzer教授在慕尼黑工業(yè)大學教授科學哲學。他的研究聚焦于復雜性——自然的復雜性、技術的復雜性和社會的復雜性。在這次采訪中他談到了未來自主式機器在我們生活中扮演的角色。

您對自主式機器的定義是什么？

Mainzer：它們是有一定程度決策自由的機器。示例之一就是我們在慕尼黑工業(yè)大學的一臺機器人，它的任務是為早餐鋪臺。具體怎么做并沒有提前進行規(guī)定。它可利用概率計算自由選擇如何完成這項任務。換句話說，它可自己決定是先從柜子里取出杯子還是先從抽屜里拿出餐具抑或先從架子上拿下果醬。這與工業(yè)機器人不同，工業(yè)機器人只能執(zhí)行預先編程的動作——它們沒有選擇。一臺機器的自由度越高，自主程度也就越高。

這類行為是為了讓自主式機器體現出智能？

Mainzer：如果我們將人的全面智能作為標尺，那么自主式機器還達不到這個標準。但是如果我們將智能定義為能解決問題，那么它適用于這些機器人。從這個角度而言，智能似乎也是可衡量的——從解決問題的復雜性而言。許多機器有一定程度的智能：從上世紀70年代底流行的專家系統(tǒng)到象棋計算機和自動駕駛汽車。如果我們認為它們不具備意識從而反對這種定義，那么我怕，我們可能忽略了這樣的事實：以智能方式執(zhí)行任務并非始終需要意識。大自然在每個進化階段都向我們展示了這一點。

機器智能是否為新的工業(yè)革命打開了大門？

Mainzer：我們正在經歷第四次工業(yè)革命。*次工業(yè)革命是蒸汽機，第二次工業(yè)革命是亨利?福特的流水作業(yè)生產線。第三次工業(yè)革命是采用電子控制裝置的固定式工業(yè)機器人?，F在向前邁出的一大步是物品和機器開始通信。這些“信息物理系統(tǒng)”裝備有傳感器、射頻識別芯片和軟件。這樣，工廠里的工件可以與客戶、工作臺、運輸設備、銷售機構和調度單位通信，以便組織其生產流程。其優(yōu)勢是這種生產流程能以量產價格制造定制產品。

后續(xù)走勢將何去何從？

Mainzer：物聯網從根本上改變了整個基礎設施的組織方式。在當前的運輸系統(tǒng)中，車輛可相互通信，還可與交通誘導中心、智能機場和醫(yī)院、智能電網甚至智能城市進行通信。社會學家將這種組織稱之為“社會技術系統(tǒng)”，因為人是其核心組成部分之一。

這些系統(tǒng)將以何種方式改變我們的生活方式？

Mainzer：它們將讓我們的日常生活越來越簡單。技術只有在契合我們的特性，也就是契合我們的物理和認知特點，才能取得成功并流行開來。這就是我們與技術的交互在未來應變得越來越簡單的原因。實際上， 甚至可以說我們正在進入一個與技術共生的時代。直觀操作的智能手機就是這樣的典型例子。如今我們不僅可以通過按鍵操作智能手機，還可以通過語音進行操作。技術自身正走向幕后，留下的是契合我們與周圍環(huán)境通過語音、敲擊、觸摸和手勢進行自然互動的方式的用戶界面。我們正在通過這種方式使基礎設施“通人性”。

機器應有多大的自主性？

Mainzer：機器的自主程度將會繼續(xù)增加，這里說的自主程度指的是自由度。從長期來看，模仿人類大腦的“神經形態(tài)”計算機架構的發(fā)展可能會對此形成推動。然而，這不是自然發(fā)生的達爾文進化。相反，我們可以并應該對其進行組織。如今，自動化系統(tǒng)已經開始為我們提供幫助，比如汽車會自動緊急剎車以避免發(fā)生事故。它們還可扮演關鍵角色，比如在股票市場的高頻率交易中。在此，計算機的優(yōu)勢是能瞬間感知最細小的變化然后采取行動。但是這也可能走向錯誤的方向。因此，我們需要對此展開充分討論，從而使我們能確保技術不會脫離控制。

機器學習扮演的角色是什么？

Mainzer：學習能力是自動化系統(tǒng)的重要前提條件，這樣它們才能應付日趨復雜的世界。如今已有非常類似于人腦的復雜學習算法。智能交通誘導系統(tǒng)可以根據交通密度圖譜來預測車流情況或交通堵塞。

處理大量數據并從中得出結論的能力也在改變機器在我們生活中的角色，是嗎？

Mainzer：到處都有驚人數量的數據，它們來自于傳感器、商業(yè)流程和社交網絡。在速度越來越快的計算機和智能軟件的幫助下，我們可以在這些數據之間發(fā)現某些關聯，從而幫助我們判斷趨勢和做出決策，譬如推進醫(yī)療業(yè)務和交通管理。這樣，數據越來越成為具有經濟屬性的商品。在網購領域已有這樣的先例。譬如，Amazon利用海量數據和智能軟件來預測客戶的購買行為。該公司在客戶下訂單之前就準備好了相關產品。3D打印機也是這樣的例子。如果有一天機器利用這種技術以低成本制造非常復雜的產品，比如汽車，那么 重要的事情就是輸入打印機的數據。到那時數據可能是有價值的實際材料。

在您看來，不斷提高的機器自主性會對就業(yè)和教育造成何種影響？

Mainzer：如果看看自動化程度非常高的德國的失業(yè)率，我們就會發(fā)現與歐洲其他國家相比德國的失業(yè)率低。但是這并不意味著不會面臨任何挑戰(zhàn)。譬如，創(chuàng)新周期被大大縮短。很長一段時間以來人們都在倡導終生學習，但是這并未在教育系統(tǒng)中大范圍實施。未來，公司的大部分員工將不得不接受不同階段的培訓，以便能適應的變化——他們將終生接受這些*的培訓。我們的學校還非常偏向于理論思維。他們需要在技術和實踐之間建立更強的聯系，并且要意識到在受到技術強大影響的世界人類所面臨的挑戰(zhàn)。