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Photo-illustration showing JCR Licklider at a desk with text from his1960 paper entitled “Man-Machine Symbiosis” in the image.
照片插图:IEEE Spectrum; Licklider照片:Philip Preston / The Boston Globe / Getty Images

The history of AI is often told as the story of machines getting smarter over time. What's lost is the human element in the narrative, how intelligent machines are designed, trained, and powered by human minds and bodies.

In this six-part series, we explore that human history of AI---how innovators, thinkers, workers, and sometimes hucksters have created algorithms that can replicate human thought and behavior (or at least appear to). While it can be exciting to be swept up by the idea of super-intelligent computers that have no need for human input, the true history of smart machines shows that our AI is only as good as we are.

Part 4: Licklider's Cyborg Intelligence


1969年10月29日晚上10:30,加州大学洛杉矶分校的一名研究生sent a two-letter message
从SDS西格玛7计算机到几百英里外的另一台机器,位于门洛帕克斯坦福研究所。


It read: "LO."


学生本来打算发送"LOGIN",但是支持传输消息的分组交换网络,ARPANET
,在输出整个消息之前崩溃了。


在互联网的历史中,这一时刻被认为是开创了在线交流的新时代。然而,经常被遗忘的是,ARPANET技术基础设施的基础是一个人类机器共生未来的激进愿景。J.C.R. Licklider
.


拥有心理学背景的Licklider在20世纪50年代末期在一家小型咨询公司工作时对计算机产生了兴趣。他对这些新机器如何能够放大人类的集体智慧感兴趣,并开始研究人工智能的新兴领域。当他回顾现有文献时,他发现程序员旨在"教导"这些机器如何执行已有的人类活动,如国际象棋或语言翻译,具有比人类更大的能力和效率。


这种机器智能的概念并不适合Licklider。对他而言,问题在于现有范式将人类和机器视为智力等同的存在。 Licklider认为,事实上,人类和机器的认知能力和优势根本不同。人类擅长某些智力活动 - 比如有创造力和运用判断力 - 而计算机擅长于其他人,比如记住数据并快速处理。 | "你如何在完全不相关的智慧生物之间开始沟通?" --- JCR Licklider


Licklider没有让计算机模仿人类的智力活动,而是提出了一种人与机器合作的方法,每种方法都利用其特定的优势。他建议,这种策略会将焦点从竞争转移(如计算机与人类的国际象棋比赛),并促进以前难以想象的智能活动形式。


在1960年的一篇题为"Man-Machine Symbiosis
"Licklider阐述了他的想法。"希望在不是多年的时间里,人类的大脑和计算机器将紧密地结合在一起,并且由此产生的伙伴关系将被视为没有人类大脑曾经想过并处理数据。我们今天所知道的信息处理机器没有采用这种方式。"对于Licklider来说,这种共生的一个有希望的现有例子是计算机,网络设备和人类操作员系统,称为Semi-Automatic Ground Environment (SAGE)
两年前开放的,用于追踪美国领空。


1963年,Licklider在美国国防部高级研究计划局(当时称为ARPA,现称为ARPA)担任董事。DARPA
),他有机会将他的一些想法付诸实践。特别是,他有兴趣设计和实施他所谓的"Intergalactic Computer Network
."


这个想法来自Licklider意识到,在ARPA,他需要一种有效的方法来保持由人和机器组成的大型,分散的团队,最新的编程语言和技术协议的变化。他的答案是连接这些演员跨越距离的通信网络。建立这样一个网络的挑战类似于科幻作家所设想的问题,他wrote in a memo
解释他的概念:"你如何在完全不相关的'sapient'生物之间开始沟通?"MIT Professor J.C.R. Licklider and student Jeff Harris, of Wayland, Mass., 1970
照片:Philip Preston / The Boston Globe / Getty Images JCR Licklider(上)在麻省理工学院的职业生涯后担任麻省理工学院电气工程教授。


Licklider在完全资助开发此网络的计划开始之前就离开了ARPA。但在接下来的五年里,他最初的崇高愿景是ARPANET发展不可或缺的一部分。随着ARPANET发展成我们现在所知的互联网,一些人开始看到这种新的网络通信方法如何代表人类和技术参与者之间的合作互动,这种共生似乎有时表现得像比利时的控制论者Francis Heylighen
把它说成是一个"全球大脑"。


今天,机器学习应用程序的许多重大飞跃都得到了人和机器协作网络的支持。例如,卡车运输行业越来越多地寻找方法让人类驾驶员和计算系统利用其相对优势更有效地提供货运。也在运输领域,Uber
has developed a system
因此,人们可以获得高技能的驾驶任务,例如在交通中进出高速公路,并且机器可以用来管理日常公路驾驶的时间。


虽然还有许多其他人机共生的例子,但仍然存在一种文化倾向,即将机器智能设想为属于具有人类认知能力的单个超级计算机的质量。但事实上,cyborg
Licklider设想的未来已经过去:我们生活在一个人机共生的世界,或者他所描述的"两个不同生物的亲密联系,甚至紧密联合"。 Licklider的遗产不是专注于被机器取代的恐惧,而是让我们意识到协作的可能性。

This is the fourth installment of a six-part series on the untold history of AI. Part 3 explained why Alan Turing thought AI agents should make mistakes. Come back next Monday for Part 5, which describes a shocking case of algorithmic bias---in the 1980s.

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