正確看待“人工智能炒作”
如今，世界上許多頂尖的公司都置身于一場獨一無二的競賽中：賦予人工智能（AI）生命力。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)成為許多企業(yè)的核心，所以關(guān)于人工智能或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)升級的消息經(jīng)常出現(xiàn)在我們的新聞中也就不足為奇了。此類消息的標(biāo)題通常都是這樣的：“人工智能打敗了人類玩家”，或者“人工智能模仿人類語言”，甚至還有像“人工智能會利用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測癌癥”這樣的標(biāo)題。
但是，我們離擁有人類智能的機(jī)器有多近呢？就像我們這些普通人一樣，讓我們可以與之交談、一起工作且具有意識的機(jī)器。
雖然上面提到的所有這些進(jìn)展都是真實的，但Facebook人工智能研究主管、紐約大學(xué)計算機(jī)科學(xué)教授揚(yáng)·勒邱恩認(rèn)為，我們可能高估了當(dāng)今人工智能的能力，因此也助長了一些炒作。勒邱恩在上周發(fā)布的一次采訪中告訴The Verge（美國科技媒體），“要想創(chuàng)造能夠以人類和動物的方式學(xué)習(xí)有關(guān)世界最基本的東西的機(jī)器，我們還有很遠(yuǎn)的路。的確，在某些領(lǐng)域，機(jī)器擁有超人般的表現(xiàn)，但就一般智力而言，我們制造的機(jī)器的智力甚至都不如老鼠。”
這種所謂的人工通用智能（AGI）指的是一個人工智能操作器，能夠執(zhí)行人類所能完成的幾乎所有任務(wù)。相反，如今的人工智能專門從事特定的任務(wù)：例如圖像或語音識別，或者通過篩選大量數(shù)據(jù)來識別模式，這是人工智能一直以來學(xué)習(xí)訓(xùn)練的。這些專門的人工智能也被稱為“應(yīng)用人工智能”或“狹義人工智能”，以強(qiáng)調(diào)它們相當(dāng)有限的智能。
在通過電子郵件與《未來主義科技》聯(lián)系時，曼紐爾·賽布里安同意勒邱恩的觀點。他是麻省理工學(xué)院的一名研究人員，開發(fā)了能講恐怖故事的名為謝莉（Shelly）的人工智能。他說，“人工智能只是一個很好的工具”，并補(bǔ)充道，“在我看來，根據(jù)我與謝莉的合作，人工智能還遠(yuǎn)不能創(chuàng)造出專業(yè)級的恐怖小說。”因此，人工智能距離人類的智力水平還差得很遠(yuǎn)。
勒邱恩澄清說，我們不應(yīng)該貶低人工智能研究人員近幾個月甚至是近幾年來所做的重要工作，但機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)工作與開發(fā)真正的人工智能是不一樣的。勒邱恩補(bǔ)充道，“舉個例子，我并不想輕視DeepMind公司的朋友們在阿爾法狗（AlphaGo）項目上的工程和研究工作，但當(dāng)人們把阿爾法狗的發(fā)展解讀為通用智力方面的重大進(jìn)步時，這是錯誤的。這并不是通用智力。”
Aiva Technologies公司的首席執(zhí)行官皮埃爾·巴羅也認(rèn)為，我們對人工智能技術(shù)的進(jìn)步被夸大了。這家公司是人工智能作曲家Aiva背后的公司。他在電子郵件中寫道：“人工通用智能是一個被大肆炒作的話題?？偟膩碚f，我相當(dāng)看好科技發(fā)展的速度，但我認(rèn)為很多人并沒有意識到我們?nèi)祟惔竽X的復(fù)雜性，更不用說創(chuàng)造出一個人造大腦了。”
制造人工通用智能
人們經(jīng)常用與人工智能相關(guān)的術(shù)語來表示真正的人工智能。在討論人工智能時，新聞報道會將機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)等術(shù)語與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。雖然這些都與人工智能有關(guān)系，但這些都不是真正的人工智能。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種工具：一套通過攝取海量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)的算法，由此構(gòu)造出一個智能系統(tǒng)。同樣，深度學(xué)習(xí)指的是一種非特定任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。另一方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人類大腦工作方式的系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上建立了機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
人工智能專家認(rèn)為，所有這些都是擁有真正的人類認(rèn)知的人工智能的基矗但這只是剛剛起步的階段;我們已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，但目前的研究離創(chuàng)造真正的智能還很遠(yuǎn)。
所以，最大的問題是，我們什么時候才能擁有這種人工智能？具體時間線是什么？
對于人工智能創(chuàng)業(yè)加速器太庫孵化器的總經(jīng)理唐亮來說，這一轉(zhuǎn)變將從“無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的突破”開始。他在一份發(fā)送給《未來主義科技》的聲明中說，一旦實現(xiàn)這一目標(biāo)，“機(jī)器智能將很快超越人類智能”。
毋庸諱言，通往這一目標(biāo)的道路將充滿挑戰(zhàn)。巴羅解釋說：“為了實現(xiàn)人工通用智能，不僅在軟件方面，在神經(jīng)科學(xué)和硬件方面也需要取得重大突破。”他解釋說：“我們正開始觸及摩爾定律的上限，晶體管的體積已小到不能再校（摩爾定律是指集成電路上可容納的晶體管數(shù)目,約每隔18個月便會增加一倍,性能也將提升一倍。）像量子計算這樣的新硬件平臺還沒有顯示出，它們可以在所有任務(wù)中擊敗常規(guī)硬件的表現(xiàn)的能力。”
事實上，對于被認(rèn)為是真正聰明的人工智能，大多數(shù)人都認(rèn)為它必須通過至少五項測試，其中最重要的是圖靈測試，也就是機(jī)器和人類都與第二個人類交談，這個交談對象將決定哪一個才是機(jī)器。巴羅說，他相信在我們的一生中，我們將看到一個通過圖靈測試的人工智能，也就是說，人類也難以識別出它是機(jī)器人。不過，他表示，這并不一定非得是“人工通用智能，但可以好到像人工通用智能通過測試。”
增強(qiáng)智能案例之一
無需贅言，人工通用智能是所謂的“奇點”的前提條件。你若不熟悉“奇點”的概念，其實就是智能機(jī)器超越人類智力水平的那一刻，它會催生出失控的、指數(shù)級的技術(shù)增長，從而改變我們所知的生命的基矗這個詞是1993年由弗諾·文奇創(chuàng)造的，他寫道：“我們將很快創(chuàng)造出比我們自己更大的智能。當(dāng)這種情況發(fā)生時，人類的歷史將會達(dá)到一種奇點，一種智力上的轉(zhuǎn)變，就像黑洞中心的多節(jié)時空那樣難以穿透，而世界也將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我們的理解。”
盡管軟銀（SoftBank）首席執(zhí)行官孫正義和谷歌的雷·庫茲維爾對此萬分期待，但其他才華橫溢的人，比如埃隆·馬斯克、史蒂芬·霍金，甚至比爾·蓋茨，并不是很期待。他們斷言，就像我們并沒有真正理解擁有一個超級智能的人工智能意味著什么，我們也沒有準(zhǔn)備好迎接“奇點”帶來的任何后果。
但如果我們稍微改變一下視角呢？與其把人工智能看成是人類的衰落，為什么不把它看作是合作伙伴呢？馬斯克似乎用他的“神經(jīng)墨水”項目暗示了這一點，而庫茲維爾在談到與我們共同生活的納米機(jī)器人時提到了這一點，人工智能增強(qiáng)了我們的能力。此處的關(guān)鍵詞是“增強(qiáng)”，谷歌目前對人工智能的推動似乎為這一目標(biāo)奠定了基矗
巴羅說：“我們應(yīng)該把精力集中在人工智能的結(jié)果上，這令人興奮，即：增強(qiáng)智能（即人類智能被人工智能增強(qiáng)）。”就像Aiva和謝莉一樣，當(dāng)與人類并肩工作時，其他的人工智能也表現(xiàn)得相當(dāng)不錯。
不過，有了像漢森機(jī)器人公司的索菲亞和軟銀公司的Pepper這樣的智能機(jī)器人，想象一下真正的智能機(jī)器與我們共同生活似乎并非觸不可及。孫正義的超級智能人工智能，智商指數(shù)為1萬，它會是我們正在尋找的認(rèn)知機(jī)器智能嗎？如果是這樣的話，我們可能還得再等上至少30年。唐亮說：“可能只需要30到50年的時間。一切很有可能，實現(xiàn)那樣的目標(biāo)只是需要一些時間。這也意味著，我們中的許多人將有機(jī)會看到這一天的到來！”
參考資料:Business Insider、The Verge、Machine Intelligence Research Institute
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