文|金融時報
3月13日訊,在早春二月的北京做這個采訪,我特別想問洪小文博士的一個問題,是以AlphaGo擊敗人類圍棋高手為代表的這一波人工智能熱潮可以維持多久,人工智能目的是要讓機器人取代人類嗎?
這跟小文博士的履歷有關(guān):1995年加入微軟,2007年出任微軟亞洲研究院院長、2014年兼任微軟亞太研發(fā)集團主席,早在1980年代就師從卡內(nèi)基.梅隆大學(xué)人工智能先驅(qū)學(xué)者羅杰·瑞迪(Raj Reddy)做語音識別研究,與李開復(fù)、沈向洋成為同門師兄弟。
而瑞迪的導(dǎo)師是約翰·麥卡錫(John McCarthy),在1955年首先提出Artificial Intelligence(人工智能)這一術(shù)語,次年,1956年夏天,在達特茅斯學(xué)院牽頭組織了人工智能暑期研究項目,許多人認為人工智能就是從這次會議開始成為一個學(xué)術(shù)領(lǐng)域。
麥肯錫和瑞迪兩人均因在人工智能領(lǐng)域做出具有開創(chuàng)性的杰出貢獻而先后獲得該領(lǐng)域最高獎——圖靈獎,瑞迪還在2009年當(dāng)選中國工程院外籍院士,理由之一就是培養(yǎng)了包括洪小文在內(nèi)一大批杰出華人學(xué)者。
“我從1980年代跟瑞迪學(xué)語音識別的時候就覺得人工智能這題目很吸引我,因為人的智能是我們?nèi)祟愖杂X最了不起的東西,怎樣才能讓機器也同樣擁有呢?”
他說他永遠不會忘記,當(dāng)時他和學(xué)長李開復(fù)考慮的思路,跟導(dǎo)師瑞迪和他的導(dǎo)師麥卡錫并不一致,但瑞迪對他們說,“我雖然不認同這個方向,但我支持你們?nèi)L試。”之后他們果然做出一個很不錯的成果,小文博士說,“后來羅杰拿圖靈獎的時候我們也有小小的貢獻。導(dǎo)師的導(dǎo)師麥卡錫也拿過圖靈獎——這也是很榮幸的,我們有圖靈獎師承的傳統(tǒng)。”
五百年來棋一局
很容易看出“師承”是小文博士一個關(guān)鍵詞,幾乎每一個回答都能看到老師的影響。
比如,說到業(yè)界對人工智能當(dāng)前處于哪個發(fā)展階段看法不一,有說春天,也有說秋天,小文博士認為,“其實我也不知道這是春天還是秋天。大家知道人工智能已經(jīng)經(jīng)歷至少兩個冬天,我自己經(jīng)歷過一個半冬天,就是第一個冬天的末期跟第二個冬天??茖W(xué)研究從來就不是一蹴而就的。即使從我們研究員的角度來看,這都是一個很長的周期。”
“今天人工智能紅得不得了,很多人會覺得這就是近幾年的事,但我會說,如果沒有這些學(xué)者——我真的很尊敬這些早期的學(xué)者——沒有他們從50年、60年前開始做這樣的努力,那絕對沒有今天的成果,因此我非常希望媒體能更多報道這些從這么早期就默默耕耘的學(xué)者和他們奠定的人工智能發(fā)展方向。”
至于到底哪一天我們真的可以到人工智能臨界值、可以做一個機器跟人的智力一模一樣,小文博士說預(yù)測未來是非常危險的,麥卡錫的說法是5到500年,“我的老師瑞迪的說法也有趣:他會說大概還要10年,但他會馬上補充,‘如果時光倒流,你是在30年前問我,我的回答也是10年,如果你在5年前問我,我的回答也是10年;直到你今天問我,我也說還要10年。’”
那我甚至可以幫他回答,小文博士說,你若在10年后問他,他肯定也跟你說可能還要10年,這樣說起來還是跟麥肯錫說的500年比較接近。
上一次看到這個時間跨度恰好也跟人工智能有關(guān):當(dāng)時AlphaGo擊敗韓國選手李世石,有人提到“五百年來棋一局,仙家歲月也無多”,探討機器若被賦予人工智能會不會奪走人類下棋的樂趣,并最終要在很多事情上以機器特有的簡單高效方式碾壓人類。
對此,小文博士淡定回答,如果算法繼續(xù)由人撰寫而機器只會按人提供的算法進行運算,那么,即便是此刻最先進的計算機,在本質(zhì)上跟十幾個世紀以前人類發(fā)明的算盤是一樣的;哪怕計算機可以完成一些特定類型的任務(wù),但不代表計算機就能理解這些任務(wù)。
以計算機寫作為例,微軟也在研究,“這聽起來很神奇,但簡單說就是用所謂的深度學(xué)習(xí)。首先把機器訓(xùn)練好,告訴它這個圖跟哪些字會相關(guān):一開始我們找了很多數(shù)據(jù)先把它訓(xùn)練好,訓(xùn)練好以后,今天就帶一個新圖丟給這個深度學(xué)習(xí)的機器,它就會產(chǎn)生一些字,用這個字做引子;我們同時訓(xùn)練出它學(xué)習(xí)古今中外的詩詞,收集起來,加上字跟字之間的關(guān)系,做出一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后,你只要有一個字起頭了,機器就可以把后面的字找出來,最終變成一首詩、一首歌曲。”
“但人絕對不用擔(dān)心,絕對不需要擔(dān)心會失去工作。怎么說呢?比如上面提到的看圖作詩,機器很容易就可以產(chǎn)生好幾首,但我想不要說作家了,就是一般人看到這些詩也可以很快判斷出,‘哎,我覺得這個比較好’,光做到這一點人就已經(jīng)很有價值。畢竟,讓機器通過深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生一個作品是容易的,但判斷永遠是我們?nèi)祟惖拈L項,機器不知道哪一個作品能打動我們,有不知道這作品究竟在講什么。”
只有等人類了解了創(chuàng)造力的產(chǎn)生過程,才有可能教會計算機人類特有的那種創(chuàng)作,小文博士說,但這是最難的,可能我們永遠都搞不清楚。
“人工智能發(fā)展到現(xiàn)在,我們利用大數(shù)據(jù)加上計算機、移動互聯(lián)網(wǎng),已經(jīng)可以做很多事情(比如微軟在2016年10月刷新對話語音識別詞錯率新低,率先讓機器達到人類速記員的水平),但要達到人的智慧還有很長的路要走,目前都以logical test(邏輯測試)為主,強調(diào)理性,固然這符合人類對智慧的定義,但人類還有非常豐富的情感、情緒、同理心,等等。也正因為這樣,讓人工智能可以繼續(xù)作為一門非常值得研究的學(xué)問——若我們假設(shè)幾年之內(nèi)就能讓機器達到人的智慧,那這門學(xué)問應(yīng)該就封頂了,就沒有再研究的必要了。”
科學(xué)家VS.科幻小說家
既然人工智能研究之路其修遠兮,作為研究院院長該如何應(yīng)對?比如,怎樣確定哪個題目值得做、哪個可以再放一放?理想的研究者具備什么特點?
2017年是小文博士擔(dān)任微軟亞洲研究院院長第十年,是微軟研究院這個中國分部自1998年11月成立以來任期最長的院長,前三任院長依次分別是李開復(fù)、張亞勤、沈向洋,都是業(yè)界響當(dāng)當(dāng)?shù)拿帧?/p>
回顧研究院成立當(dāng)天,李開復(fù)作為首任院長從美國總部請來助陣的研究員,就包括洪小文。那天,比爾·蓋茨通過視頻向到場嘉賓解釋他在1991年成立研究院的目的,就是“致力于開創(chuàng)先進的計算機技術(shù),使未來的計算機會看、會聽、會說、會學(xué)習(xí),讓人們能像與人交流一樣與計算機交流。”
從那時起到現(xiàn)在,18年來,微軟亞洲研究院英才輩出。談到管理之道,小文博士認為包括兩方面:一是要有中心思想,“比爾·蓋茨先生所言就是我們的愿景,我們相信這個方向,雖然不知道要多久、要經(jīng)過多少個冬天,但我們真的對人工智能懷有憧憬——你也可以說是傻勁吧,但這種堅持很重要。”
第二就是要有長期的心態(tài),他說,“我們當(dāng)然希望研究員每年都會出成果,但如果今天有研究員跟你說:你不要來煩我,給我兩年,我給你成果;兩年以后,他說,快出來了,再給我一年;三年過去了,他說,哎,再給我半年……這就是做研究院領(lǐng)導(dǎo)容易感到為難的地方,我們要做到獎賞分明,但要對未來做判斷卻不容易。也許把時間拉長來看就公平了:比如10年后再看,如果這10年來我的大部分決定以及我鼓勵的項目都出了成果,那就代表我是一個好領(lǐng)導(dǎo);如果我鼓勵的項目沒出成果,我不鼓勵的東西卻出了成果,那我就不是好領(lǐng)導(dǎo)。關(guān)鍵是,即使對未來做判斷很難也必須做一些判斷,然后給研究員最好的環(huán)境、最自由的文化,希望好的事情就會發(fā)生。”
至于理想的研究員人選,“有人說我們研究院的人是不是比較聰明,我覺得這世界上每個人都很聰明,只是每個人的聰明都用在不同的地方。做我們的研究員要對技術(shù)、對未來最有憧憬。我常開玩笑說我們跟科幻小說家有什么不同,今天很多的科研成果,50年前、甚至100年前就有科幻小說家寫過了,但科幻小說家只做夢,我們的研究員不但要做夢,還要把夢想實現(xiàn),哪怕很可能窮一生之力都無法實現(xiàn)。”
——這聽上去就像他的老師瑞迪在1995年3月接受圖靈獎的致辭的回聲,當(dāng)時瑞迪的標題就是《To Dream the Possible Dream》,要將人工智能的夢想實現(xiàn)。
小文博士也說,“比如我的導(dǎo)師瑞迪,以及他的導(dǎo)師麥卡錫,一生做人工智能研究卻沒能實現(xiàn)自己的憧憬,做一個有認知、有感知的機器,但他們都很堅持。今天我們要找的人也要像這樣充滿熱情,除了要有一定的專業(yè)訓(xùn)練,更重要的就是能堅持。前面提到人工智能研究已經(jīng)有60年歷史,今年是第61年,有過至少兩次冬天,今天突然紅得不能再紅,那前面會不會再有一次冬天?還會發(fā)生什么?……但研究員不應(yīng)該在意這些,而要繼續(xù)往前走,這才是科研之道。”
三十年后,人與AI并存的日常
設(shè)想三十年后會怎樣,小文博士說,“有一個非常好的場景就是終極助理,每一個人都有一個終極的個人助理,它永遠知道你下一步要做什么、提前幫你準備好——像我這工作,這個會見完有下個會見,下個會見完還有另外一個,別人在做什么,有些人我可能只見過兩面,再見面就會很尷尬,不知道怎么說對方的名字,實際上還不僅是名字,還有上次我跟他談過什么,這助理就能幫我做好準備,并且還能延伸到個人生活上,比如我要去機場接我媽,應(yīng)該什么時候出發(fā)、路況怎么樣,凡此種種,真可以做到無縫對接。”
讓每個人都有一個守護天使,小文博士說他很喜歡老師瑞迪這一描述,“我不知道這要不要30年,有可能不用。”
至于人工智能會不會讓機器取代人類甚至奪取世界,“我的回答就是要相信人類的智慧,畢竟技術(shù)就是技術(shù),人工智能跟移動技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、PC技術(shù)是一樣的。有時我覺得大家是不是給人工智能太沉重的負擔(dān),好像人工智能跟其他技術(shù)都不一樣。技術(shù)都是人類發(fā)明的,也是可以拿去用的,關(guān)鍵在人,而我完完全全相信人的智慧,相信我們研發(fā)的技術(shù)和機器都是為我們服務(wù)的。人是世界上最聰明的生物,人的智慧一定會把人工智能用在正途,做可以對人類產(chǎn)生最大益處的事。有人可能會把這些東西拿去做壞事,但那是壞人,我們有法律,我們有智慧可以界定和應(yīng)對。”
伴隨小文博士對人類智慧的高度信任而來的,是他在不同場合多次強調(diào)獨立思考的重要性。
應(yīng)該怎么訓(xùn)練獨立思考的能力,以及第二個問題,設(shè)計人工智能超級助理能不能把這一點考慮進去,于是機器除了能幫我們輕易取得信息,也可以幫忙提醒:請您自己判斷,這消息是真的假的?
小文博士認為這是非常必要的題目,“第一個問題,這是我會重視教育的原因,我沒有什么了不起的解決方案,但有一點我可以講,就是要注意多傾聽不同的聲音。”
尤其當(dāng)大多數(shù)人都這樣說、民調(diào)顯示大多數(shù)人都這樣說,并且民調(diào)也做得很系統(tǒng)、很科學(xué),這時更應(yīng)警覺而注意花力氣去聽另外那部分聲音,“你聽了以后未必就會改變判斷,但現(xiàn)在更嚴重的問題在于那些聲音沒有出來,民調(diào)只說多數(shù)人是那樣說,而你也沒有積極找那些聲音來聽并作獨立思考,這就容易形成另一種一言堂——我想,不管是什么樣的社會,也不會說這問題大多數(shù)的人覺得這樣,那就應(yīng)該這樣。從這個角度講,怎樣照顧少數(shù)人的權(quán)益、怎樣做獨立思考,在未來會變得更重要。”
至于第二個問題,他說,“你提到人工智能,這很大程度上要用到數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是什么?英文說garbage in,garbage out,如果你數(shù)據(jù)的采樣不對或偏袒某一方,你得出的結(jié)果就會有偏差,因此這第二個關(guān)于人工智能的問題更難,難在你怎么才能察覺自己不知道的事情。”
“我們無論從事AI研究也好、做產(chǎn)品也好,都要在意怎樣把我們的產(chǎn)品做得更安全、怎樣把我們的產(chǎn)品做到不會因為數(shù)據(jù)而造成我們自己沒有想到的某種偏見。這是80/20的原則:我做這事要照顧到大部分人的權(quán)利,但不要忘記少數(shù)人的聲音,因為每一個人在很多議題上都有可能變成少數(shù),畢竟人本來就存在各種差別。這在人工智能領(lǐng)域就更難了,有時你把它做完就變成一個產(chǎn)品拿去用了,要等出了問題你可能才會意識到。”
因此,人類未來的希望在于有更多人能做獨立思考,“如果以后不做研究了,我想做教育,而且跟多數(shù)人設(shè)想的去大學(xué)教計算機不一樣,我想的是怎樣將計算思維和獨立思考帶到中小學(xué)去,因為教育的本質(zhì)就是prepare人類迎接未來,我是真的很想做。”
這么說我們應(yīng)該對未來更有信心還是更擔(dān)心呢,因為我們并不知道現(xiàn)在是不是已經(jīng)有足夠能獨立思考的人可以應(yīng)對建造人工智能超級助理的要求?
沒想到,從人工智能學(xué)者角度談完未來的艱巨挑戰(zhàn),小文博士依然可以淡定回答,“我是一個樂觀者,我覺得未來只有更好,我相信大部分人跟我一樣,在新的一年一定會比去年更進一步——比如今天我提到的另一種一言堂,以前我就沒這樣想過——人一定會犯錯誤,但我們一定會從錯誤中學(xué)習(xí)。不能說這以后就一定不會犯錯誤,但希望以后犯比較少的錯誤,甚至把事情做得更好。”
“這也是我相信AI+HI(人類智慧)=超級智能的原因。”他說。
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