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大腦眾籌

NSCAI
NSCAI發表最後報告,介紹有關未來自AI發動自動化戰爭的各種威脅,建議美國繼續發展AI武器。

電腦J手記

三月初,美國人工智能國家安全委員會(National Security Commission on Artificial Intelligence,NSCAI    )發表最後報告,前Google行政總裁Eric Schmidt主持嘅專家小組,指美國未有凖備好在AI時代防禦及競爭。

呢個小組成員,包括15位美國頂尖科技專家,包括即將上任Amazon行政總裁嘅Andy Jassy、Oracle行政總裁Safra Catz、Microsoft科學總監Eric Horvitz、Google雲服務AI總監Andrew Moore。小組指中國即將成為AI強國,並有重要軍事意義。

報告歷時2年寫成,內容係美國科技公司最高負責人觀點,並且對美國AI發展,亦有充份掌握瞭解,竟以中國在AI超越美國,的確令人震驚。

中國有大量AI初創,AI商業化程度亦相當高,但NSCAI係指係其他方面AI,包括就AI威脅作防衛,國防科技如何應用AI等議題。而以AI自動作戰工具,好快成為可能,小組更建議美國不要參與國際間禁止發展AI自動作戰武器任何協議,因中國及俄羅斯等國,根本唔遵守有關條約。

報告意味,中美會展開AI軍事競賽。Schmidt直指,中國唔會理會發展AI各項道德守則,中國在能源及自動化機器等AI領先,建議美國禁止AI晶片科技出口往中國,令兩國至少維持2代差距。

表面上中國並無積極發展AI軍事;反而媒體報導,美國國防部打算以AI偵測搭載核彈頭飛彈,並追蹤、瞄準敵國潛在飛彈發射基地,一般先發制人。美國國防部曾資助Boston Dynamics開發軍事用機械人,後來因機械人聲響太大作罷,突然想起以前有部電影《The Men Who Stare at Goats》,美軍對於新科技,可謂不甘後人。

BigDog
多年前Boston Dynamics開發Big Dog作為馱重的軍事機械人,但國防部以聲響過大而未有採用。

解放軍即使有相關研究,唔會大鑼大鼓。因為能源及自動化作戰,可以利用AI優化。但中國軍事現代化,基礎研究與美國有一段距離,中國導彈、雷達、衛星定位、加密通訊發展唔錯,剛剛開發戰艦大功率發電機,船上先可向大型武器供電。但美國軍事科技上領先,以精確工業見稱,無人機可狙擊殺人於千里之外,隨時執行死刑。

中國基礎研究落後,特別先進飛機引擎製造,至今只有美國、俄羅斯、英國、法國四國掌握,晶片原料要靠日本,掌握材料製造工藝,對飛機引擎材料製造係核心技術,發現材料及份子建模,往往非常耗時,而且不斷犯錯。

江俊
中國科學技術大學化學物理系教授江俊:網絡內存在大量數據,挖掘出來組成知識庫,可以迅捷給別人提供幫助

據聞中國以AI及大數據,推動材料研究;不過AI唔係萬能,必須要有數據學習訓練,當然如果可好似Alpha Zero以Reinforcement learning,自行從錯誤中學習,產生數據而無師自通,咁就發達,可惜材料研究,又未到呢個地步。

中國科學技術大學合肥微尺度物質科學國家研究中心江俊教授曾解釋,其實中國有唔少材料研究,後來佢地發現日本專門蒐集中國材料研究,原因係中國研究量大,不過問題相當分散,只要拼湊起來,省咗唔少實驗工作,只要將原來整合隊伍研究,就可加快實驗,但團隊之間又無協作,做完實驗就發表報告,整合方法簡單呢講就係「眾籌」,將唔同團隊數據整合,再以數據驅動方式加快材料研究。

如果結合中國材料研究,甚至失敗數據連結,亦可以係另一個小宇宙。科大少年班同學就咗開發網絡挖掘(其實係材料科學嘅Google版),快速擴充材料數據庫,目前科大以數據驅動方法開發材料,省去唔少時間。

AI可結連大腦,用嚟物料研究,超英趕美,軍事發展上有重大意義,AI可自動挖掘數據,自行決定最可行開發材料路線,不再犯前人錯誤,或者加快建模,Schmidt之擔心AI影響美國軍事優勢,非杞人憂人。

江俊例舉,美國華盛頓大學曾有研究人員,將原本要花十年做嘅蛋白建模工作,變咗做視頻遊戲Foldit,結果原本十年研究,十日就做完;原理通過網絡模式,或者一個應用數據模式,AI將眾多人智慧連結一起,並非不可能。

如果有朝一日,網絡遊戲就可做材料發現,騰訊一定先入實體清單。

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