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人工智能挑战人类寿命极限 未来人类很有可能活到500岁

2017-07-29 15:47 责编:小编 来源:UFO发现网 浏览 参与 评论
导读 近日,世界科学家达成一个共识,将一起利用人工智能向人类寿命极限进行挑战。随着世界的发展,生命科学和生物技术也在日趋创新与突破,因此人工智能挑战人类寿命极限是非常有意义的,而且很有希望获得成功。未来人活到500岁不是梦! 日前政新世界前沿科学论坛暨全球杰...
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近日,世界科学家达成一个共识,将一起利用人工智能向人类寿命极限进行挑战。随着世界的发展,生命科学和生物技术也在日趋创新与突破,因此人工智能挑战人类寿命极限是非常有意义的,而且很有希望获得成功。未来人活到500岁不是梦!

日前“政新”世界前沿科学论坛暨“全球杰出科学家之家——政新公馆科学家小镇”新闻发布会在深圳举行。发布会上,中美两国科学家在前沿生命科学领域达成共识,联合规划研发可以延长人类寿命和提高健康水平的前沿生命科学医疗技术,向挑战“人类500岁寿命”的目标进发。

随着生命科学和生物技术的持续创新与重大突破,世界正在酝酿着新的产业革命。近年来,生物产业以势不可挡的势头迅猛发展。有分析人士认为,未来六大领域最有可能成为下一个阿里巴巴,其中之一就是大健康产业。

和生命科学研究一样,人工智能也成为市场的新宠。随着谷歌人工智能围棋程序“AlphaGo”战胜围棋世界冠军李世石,全球人工智能热潮迅速兴起。人工智能技术近年来得到快速发展,特别在感知智能上更是有诸多突破。

发布会上,全球杰出的科学家纷纷发表了他们在生命科学领域的最新研究成果和对于未来前沿科技发展的认识。其中医疗的科技进步和医疗领域与人工智能结合发展既促进了生命科学领域的创新,也实现了人工智能的实际应用。

1998年,美国加利福尼亚的一家研究机构的一名科学家发现一组神奇的基因,它可以让果蝇的生命延长30%。这组基因后来被命名为“玛士撒拉基因”。玛士撒拉是基督教圣经中的人物,据说活了969岁。而如今,英国剑桥大学一名半路出家的人类基因学家坚信,人类可以活到1000岁。

这位科学家就是“基因狂人”奥布里·格雷,他曾大胆预言:衰老也是一种可以治愈的疾病,随着医学的发展,很多现代人也许能够活到1000岁。他甚至还相信,2100年以后出生的“未来人类”有望活到5000岁。

5000岁是格雷大胆的预言,1000岁则是格雷的坚定信念。格雷宣称,他已经破解了“人类老化”的公式,分析出导致人类老化的七大因子,如果利用分子生物学、基因学和纳米技术对这七个因子成功进行干预,就可以停止老化过程,从而令人类的寿命延长到不敢想象的地步。

人工智能的研究价值

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识,学习策略,在遇到类似的问题时,运用经验知识解决问题并积累新的经验,就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外,还会创造,即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来,计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说,计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”,很难从一种“质”直接到另一种“质”,或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此,这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

这是智能化研究者梦寐以求的东西。

2013年,帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法,该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现,新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上,这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的,是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此,计算机不仅精于算,还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力,否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

当回头审视新方法的推演过程和数学的时候,作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁,清晰,可靠性、模式化强。在数学的发展史上,处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来,而数学定理最大的特点就是:建立在一些基本的概念和公理上,以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说,数学是最单纯、最直白地反映着(至少一类)创造力模式的学科。

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