跟著我們制作的機(jī)械愈來愈智能，我們從工業(yè)時(shí)期開端到如今所秉承的不雅念曾經(jīng)有些不達(dá)時(shí)宜了。在這個(gè)情形下，涌現(xiàn)了“技巧崇敬”與“技巧恐怖”兩個(gè)互相對峙的不雅點(diǎn)。不外在Studio VV6的擔(dān)任人Nitzan Hermon看來，技巧控制才是最主要的。我們須要有一個(gè)蘇醒的不雅念來懂得用戶的需求、技巧的變更及其應(yīng)用的場景，不然將不克不及獲得足夠的成效與立異。

　　今朝，數(shù)據(jù)變得愈來愈多，層級(jí)也愈來愈顯著，機(jī)械也愈來愈龐雜。一旦這類龐雜性超越了我們的懂得領(lǐng)域，那末，我們與對象的關(guān)系就必定會(huì)進(jìn)入一個(gè)新的階段。

　　我們?nèi)缃駪?yīng)用技巧做的許多工作，其實(shí)都源于晚期的對象。然則，對象自己曾經(jīng)產(chǎn)生了轉(zhuǎn)變，但我們用來與之互動(dòng)的“心智形式”卻一向絕對穩(wěn)固。對象變得更快、更壯大，對“線”的依附度愈來愈低。

　　好比說，涌現(xiàn)了高鐵，涌現(xiàn)了智妙手機(jī)。跟著第一臺(tái)通用盤算機(jī)——電子數(shù)字積分盤算機(jī)（ENIAC）的引入，這一切都轉(zhuǎn)變了。

　　技巧退化

　　ENIAC于1946年在賓夕法尼亞年夜學(xué)裝置，它是第一臺(tái)可以或許處置多義務(wù)的機(jī)械。所以，擔(dān)任操作它的人也必需“重置”本身的“心智形式”。

　　但跟著模子視圖掌握器（MVC）的出生，我們就要用一種簡練、線性和可認(rèn)知的方法處置單一維度盤算了。MVC出生于20世紀(jì)70年月末，是Alan Kay、Trygve Reenskaug和Adele Goldberg創(chuàng)造的一種辦事器架構(gòu)。他們在開辟Dynabook（晚期的筆記本）和Smalltalk（一編程說話）的時(shí)刻創(chuàng)造了這類技巧。

　　MVC基于一個(gè)靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫、一個(gè)專有的接口點(diǎn)和銜接兩個(gè)的掌握器。最癥結(jié)的點(diǎn)在于，數(shù)據(jù)只能在一個(gè)偏向上挪動(dòng)。不管你是在發(fā)推文、查器械照樣瀏覽文章，數(shù)據(jù)都朝一個(gè)偏向挪動(dòng)：要末是奔著用戶去，要末就是在奔著數(shù)據(jù)庫去，其實(shí)不是同時(shí)停止的。

　　這是以后樹立年夜多半軟件運(yùn)用的基本系統(tǒng)構(gòu)造，從最底層的技巧上影響了我們的應(yīng)用習(xí)氣。點(diǎn)擊頁面后，要求發(fā)送到數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫給出反應(yīng)，然后用戶獲得成果。

　　對技巧立場的改變

　　與之前的點(diǎn)擊或許鍵入式的輸出（提議要求）分歧，如今開端變得愈來愈龐雜了。跟著各類各樣的對象涌現(xiàn)、有了更好的傳感器和加倍兇猛的嵌套數(shù)據(jù)技巧（深度進(jìn)修、反向流傳、神經(jīng)收集等），我們可以或許以一種全新的、使人高興的方法應(yīng)用統(tǒng)計(jì)盤算。但這個(gè)中有一個(gè)主要的成績——我們其實(shí)不能完整懂得產(chǎn)生了甚么。由于這些技巧施展感化的進(jìn)程依然是一個(gè)“黑匣子”。這就是為何算法中會(huì)涌現(xiàn)各類各樣的成見的一年夜緣由。我們可以揣摸出為何會(huì)有這些成見，但我們不克不及立時(shí)修改它。

　　算法的長尾特征使得它們與之前“如流水線一樣運(yùn)轉(zhuǎn)的”框架有著實(shí)質(zhì)上的分歧。我們很難再采用立場，去修改模子或許提煉數(shù)據(jù)起源。一旦做出了轉(zhuǎn)變，我們就須要有足夠的耐煩，期待它向下流分散到模子中。

　　這類龐雜性，再加上新的技巧才能，正在給人類帶來風(fēng)趣的成見和崇奉。在對象的熟悉論看來，這平日與它們的本體（客不雅）屬性相分別。風(fēng)趣的是，科技范疇的一些立異者平日與平常應(yīng)用對象堅(jiān)持間隔，并編寫一種思想方法，將對象置于以后的軌跡之上或之下的。

　　技巧崇敬與技巧恐怖

　　技巧崇敬以為一切的技巧都是好的。但是，以這類方法思慮，限制了他們對改良和成心義的設(shè)計(jì)停止地下評(píng)論辯論的才能。最直接的例子莫過于算法的特性化，造出來愈來愈智能的虛擬助手，和等待一種通用人工智能（AGI，也有人稱之為能人工智能）的統(tǒng)治。

　　“技巧恐怖”是一種對峙的不雅點(diǎn)，以為任何我們不睬解的器械（和它的潛力）都邑?fù)錅缥覀儭Ｔ谶@一點(diǎn)上，他們仿佛忘卻了一切的數(shù)據(jù)技巧，好比機(jī)械進(jìn)修、深度進(jìn)修，和今朝被稱為人工智能的一切器械，只不外是一個(gè)對象罷了……

　　埃隆？馬斯克（Elon Musk）和馬克？扎克伯格（Mark Zuckerberg）前不久在社交媒體長進(jìn)行的“隔空對話”表現(xiàn)了這兩派不雅點(diǎn)的差別。扎克伯格是技巧崇敬的典范代表。他是一名勝利的開創(chuàng)人，在互聯(lián)網(wǎng)上有很年夜的進(jìn)獻(xiàn)。他也是硅谷文明的代表人物——發(fā)明一種技巧，期待人類跟隨。

　　馬斯克對技巧的意見略微龐雜一些，由于他仿佛在一個(gè)互相對峙的不雅點(diǎn)之間扭捏不定（這一形式自己就是對二進(jìn)制不雅點(diǎn)的支撐）。馬斯克稱，“人工智能是人類文明的根本生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。”固然這是一個(gè)公道的不雅點(diǎn)，但他并沒有提出一個(gè)公道的論據(jù)。由于有各類各樣的緣由都能證實(shí)，年夜腦和機(jī)械之間是有差別的。

　　技巧控制（Techno-Sobriety）呢？

　　這兩個(gè)陣營在對AGI的意見上的交集異常風(fēng)趣。技巧崇敬者迎接年夜腦成為一種盤算機(jī)式的成績，而技巧恐怖者則畏懼被機(jī)械統(tǒng)治。這類分相似乎其實(shí)不具有構(gòu)造性。想一想那些思惟家所固有的精力成見或性情特點(diǎn)。假如你信任一種算法是智能的，那末你就會(huì)對本身的心思成見有一個(gè)風(fēng)趣的反思。

　　通用人工智能協(xié)會(huì)的主席Ben Goertzel表現(xiàn)，AGI可以從“咖啡測試”中提煉出一個(gè)很好的界說。假如你走進(jìn)一個(gè)通俗的美國度庭，想弄清晰若何煮咖啡。你須要曉得怎樣辨認(rèn)咖啡機(jī)，弄清晰按鈕的感化，然后找到櫥柜里的咖啡豆等等。

　　“關(guān)于簡直一切的成年人來講，這是一組很輕易完成的義務(wù)，但對盤算機(jī)來講是極端艱苦的。”

　　創(chuàng)立AGI要比創(chuàng)立ANI（弱人工智能）要艱苦很多。依據(jù)年夜多半專家的猜測，我們還須要20年的時(shí)光，能力開辟出如許的人工智能。

　　在這一段時(shí)光，我想曉得的是，我們可以或許做些甚么來更好地輿解這些對象，并構(gòu)成一種具有可用性的新思想模子。究竟，技巧控制是將這些技巧帶到我們客戶手中的獨(dú)一門路。我不須要一個(gè)能制造咖啡、編寫網(wǎng)站、做飯的機(jī)械人——我須要一個(gè)更切近我思想方法的對象。我須要一種可以或許懂得我賡續(xù)變更的設(shè)法主意的對象，而不是一個(gè)一向試圖去模擬我習(xí)氣的對象。

　　我們須要有一個(gè)蘇醒的不雅點(diǎn)來懂得用戶的需求、技巧的變更及其應(yīng)用的場景。當(dāng)我們在沒有一個(gè)清楚的認(rèn)知信心的情形下去做這些工作的時(shí)刻，其實(shí)不能獲得足夠的成效與立異。